1.1 filter()
filter() 可以基于观测值筛选行，符合条件的行留下，不符合条件的被剔除，最终得到一个观测子集。第一个参数是数据集的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选行的条件。例如，我们可以使用以下代码筛选出一月一日的所有航班（条件：月 = 1 且 日 = 1）
flights %>%
filter(month == 1, day == 1)
#> # A tibble: 842 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 542 540 2 923 850
#> 4 2013 1 1 544 545 -1 1004 1022
#> 5 2013 1 1 554 600 -6 812 837
#> 6 2013 1 1 554 558 -4 740 728
#> # ... with 836 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>思考筛选的方式：
以行为单位，如果该行满足所指定的条件，则被筛选出 ； 若不满足，则被剔除。使用filter()时，总应该从每一行的角度来思考问题。
1.1.1 Operators
为了有效地进行筛选，R 提供了一套标准的运算符，包括比较运算符和逻辑运算符。
比较运算符： ==、！= 、 > 、 >= 、 < 、 <=
当开始编写条件时，最容易犯的错误就是用=而不是==来测试是否相等。R 对于这种错误会提供一条启发性的错误信息：
在判断是否相等时，还有另一个常见问题：浮点数。例如，下面的结果可能出人意料：
计算机使用的是有限位运算，不能存储无限位的数。因此我们看到的每个数都是一个近似值。比较浮点数是否相等时，不能用==,而应该用near(),它用于比较两个数值向量是否相等，且带有一定容忍度(tolerence):
**逻辑运算符*
filter()中的多个参数是“与”的关系，如 data %>% filter(condition_1,condition_2,···,condition_n) 表示的是“我希望同时筛选出满足这n个条件的行。如果要实现其他类型的组合，需要使用逻辑（布尔）运算符。&表示与，|表示或，!表示非。下图给出了布尔运算的完整集合：
例如，想要找出11月 或 12月出发的所有航班：
flights %>% filter(month == 11 | month == 12)
#> # A tibble: 55,403 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 11 1 5 2359 6 352 345
#> 2 2013 11 1 35 2250 105 123 2356
#> 3 2013 11 1 455 500 -5 641 651
#> 4 2013 11 1 539 545 -6 856 827
#> 5 2013 11 1 542 545 -3 831 855
#> 6 2013 11 1 549 600 -11 912 923
#> # ... with 55,397 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>这种问题有一个有用的简写形式：x %in% y，这个表达式在x被包含于y的时候返回TRUE，我们可以这样改写上面的代码：
flights %>% filter(month %in% c(11, 12)) ## 找出所有月份值包含在该向量里的行
#> # A tibble: 55,403 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 11 1 5 2359 6 352 345
#> 2 2013 11 1 35 2250 105 123 2356
#> 3 2013 11 1 455 500 -5 641 651
#> 4 2013 11 1 539 545 -6 856 827
#> 5 2013 11 1 542 545 -3 831 855
#> 6 2013 11 1 549 600 -11 912 923
#> # ... with 55,397 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>有时可以使用德摩根律来将筛选条件简化：!(x & y)等价于!x | !y，而!(x | y)等价于!x & !y。例如，如果想要找出延误时间（到达和出发)都不多于两个小时的航班，以下两种方式均可：
flights %>% filter(arr_delay <= 120 & dep_dealy <= 120 )
flights %>% filter(!(arr_delay > 120| dep_delay > 120 ))
dplyr中另外一个对筛选有帮助的函数是between(x, left, right)，它用于判断x是否落在left和right两个值确定的闭区间里。
例如找出所有在11月和12月出发的航班也可以这样表达：
flights %>% filter(between(month, 11, 12))
#> # A tibble: 55,403 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 11 1 5 2359 6 352 345
#> 2 2013 11 1 35 2250 105 123 2356
#> 3 2013 11 1 455 500 -5 641 651
#> 4 2013 11 1 539 545 -6 856 827
#> 5 2013 11 1 542 545 -3 831 855
#> 6 2013 11 1 549 600 -11 912 923
#> # ... with 55,397 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>有些时候，filter() 函数中用来筛选的条件可能比较复杂，需要书写令人费解的逻辑表达式，这时候可以考虑创建一个新变量代表逻辑判断的结果。这样检查代码会容易很多。我们很快就会介绍如何创建新变量。
& and && indicate logical AND and | and || indicate logical OR. The shorter form performs elementwise comparisons in much the same way as arithmetic operators. The longer form evaluates left to right examining only the first element of each vector. Evaluation proceeds only until the result is determined. The longer form is appropriate for programming control-flow and typically preferred in if clauses.
1.1.2 Missing values
NA (not available)表示未知的值、缺失值，缺失值一个很重要的特点是它是“可传染的”。如果运算中包含了缺失值，那么运算结果一般来说也会是缺失值。
以上的表达式的结果都是NA，这很好理解，如果R不知道表达式其中的一个量究竟是什么值，自然表达式的结果也就不可知。
还要注意一件事：
这样理解：
令 x 为Mary的年龄，我们不知道她有多大：x <- NA
令 y 为John的年龄，我们同样不知道他又多大：x <- NA
Mary和John的年龄相同吗？： x == y
不知道！
鉴于此，使用NA == x来判断x是否是缺失值不可行。我们用函数is.na()进行判断：
前面说过，filter() 实际上是在提问：某行的某个 \ 某些变量满足给定的条件吗？如果为 TRUE，则筛选出该行。如果该行在涉及变量上的取值是 NA，那么逻辑表达式也会返回 NA，这些行将被返回结果为 FALSE 的行一并被排除。如果想保留缺失值，同样可以利用逻辑表达式指出：
df <- tibble(x = c(1, NA, 3))
df %>% filter(is.na(x) | x > 1)
#> # A tibble: 2 x 1
#> x
#> <dbl>
#> 1 NA
#> 2 3For more topics on missing values, see section 6.6 and Chapter 17.
1.1.3 Exercises
Exercise 1.1 找出满足以下条件的所有航班:
到达时间延误两小时或更多的航班
flights %>% filter(arr_delay >= 120)
#> # A tibble: 10,200 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 811 630 101 1047 830
#> 2 2013 1 1 848 1835 853 1001 1950
#> 3 2013 1 1 957 733 144 1056 853
#> 4 2013 1 1 1114 900 134 1447 1222
#> 5 2013 1 1 1505 1310 115 1638 1431
#> 6 2013 1 1 1525 1340 105 1831 1626
#> # ... with 10,194 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>飞往休斯顿（IAH机场或者HOU机场）的航班
flights %>% filter(dest == "IAH" | dest == "HOU")
#> # A tibble: 9,313 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 623 627 -4 933 932
#> 4 2013 1 1 728 732 -4 1041 1038
#> 5 2013 1 1 739 739 0 1104 1038
#> 6 2013 1 1 908 908 0 1228 1219
#> # ... with 9,307 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>也可以写成filter(flights, dest %in% c("HOU","IAH"))
由联合航空（United）、美利坚航空（American）或者三角洲航空（Delat）运营的航班
carrier列代表了航空公司，但是用两个字母缩写表示：
flights["carrier"]
#> # A tibble: 336,776 x 1
#> carrier
#> <chr>
#> 1 UA
#> 2 UA
#> 3 AA
#> 4 B6
#> 5 DL
#> 6 UA
#> # ... with 336,770 more rows我们可以在airlines数据集中找到这些缩写的含义：
airlines
#> # A tibble: 16 x 2
#> carrier name
#> <chr> <chr>
#> 1 9E Endeavor Air Inc.
#> 2 AA American Airlines Inc.
#> 3 AS Alaska Airlines Inc.
#> 4 B6 JetBlue Airways
#> 5 DL Delta Air Lines Inc.
#> 6 EV ExpressJet Airlines Inc.
#> # ... with 10 more rows三角洲航空对应 “DL”，“UA” 代表联合航空，“AA”代表美利坚航空
flights %>% filter(carrier %in% c("DL", "UA", "AA"))
#> # A tibble: 139,504 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 542 540 2 923 850
#> 4 2013 1 1 554 600 -6 812 837
#> 5 2013 1 1 554 558 -4 740 728
#> 6 2013 1 1 558 600 -2 753 745
#> # ... with 139,498 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>夏季(7月、8月、9月)出发的航班
flights %>% filter(month %in% c(7, 8, 9))
#> # A tibble: 86,326 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 7 1 1 2029 212 236 2359
#> 2 2013 7 1 2 2359 3 344 344
#> 3 2013 7 1 29 2245 104 151 1
#> 4 2013 7 1 43 2130 193 322 14
#> 5 2013 7 1 44 2150 174 300 100
#> 6 2013 7 1 46 2051 235 304 2358
#> # ... with 86,320 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>另一种写法：filter(flgihts,month >= 7, month <= 9)
用between()函数的写法：
flights %>% filter(between(month,7,9))
#> # A tibble: 86,326 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 7 1 1 2029 212 236 2359
#> 2 2013 7 1 2 2359 3 344 344
#> 3 2013 7 1 29 2245 104 151 1
#> 4 2013 7 1 43 2130 193 322 14
#> 5 2013 7 1 44 2150 174 300 100
#> 6 2013 7 1 46 2051 235 304 2358
#> # ... with 86,320 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>到达时间延误超过两小时，但出发时间没有延误的航班
flights %>% filter(dep_delay > 120 ,
arr_delay <= 120)
#> # A tibble: 1,262 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 1540 1338 122 2020 1825
#> 2 2013 1 2 2334 2129 125 33 2242
#> 3 2013 1 3 1321 1115 126 1450 1257
#> 4 2013 1 3 1758 1550 128 2240 2050
#> 5 2013 1 3 1933 1730 123 2131 1953
#> 6 2013 1 4 1602 1359 123 1715 1517
#> # ... with 1,256 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>延误至少一小时，但飞行过程弥补回30分钟的航班
flights %>% filter(dep_delay - arr_delay > 30)
#> # A tibble: 17,950 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 701 700 1 1123 1154
#> 2 2013 1 1 820 820 0 1249 1329
#> 3 2013 1 1 840 845 -5 1311 1350
#> 4 2013 1 1 857 851 6 1157 1222
#> 5 2013 1 1 909 810 59 1331 1315
#> 6 2013 1 1 1025 951 34 1258 1302
#> # ... with 17,944 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>出发时间在午夜和早上6点之间（包括0点和6点）的航班
在变量dep_time中，0 点用数值 2400 代表：
summary(flights$dep_time)
#> Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
#> 1 907 1401 1349 1744 2400 8255出于这点，不能简单写成dep_time <= 600，而是如下：
flights %>% filter(dep_time <= 600 | dep_time == 2400)
#> # A tibble: 9,373 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 542 540 2 923 850
#> 4 2013 1 1 544 545 -1 1004 1022
#> 5 2013 1 1 554 600 -6 812 837
#> 6 2013 1 1 554 558 -4 740 728
#> # ... with 9,367 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>
Exercise 1.2 dep_time`有缺失值的航班有多少？其他变量的缺失值情况如何？
sum(is.na(flights$dep_time))
#> [1] 8255
flights %>% filter(is.na(dep_time))
#> # A tibble: 8,255 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 NA 1630 NA NA 1815
#> 2 2013 1 1 NA 1935 NA NA 2240
#> 3 2013 1 1 NA 1500 NA NA 1825
#> 4 2013 1 1 NA 600 NA NA 901
#> 5 2013 1 2 NA 1540 NA NA 1747
#> 6 2013 1 2 NA 1620 NA NA 1746
#> # ... with 8,249 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>注意到，所有dep_time为 NA 的航班在有关实际到达、出发情况的变量上取值皆为 NA，这些很可能是被取消的航班。
# 其他变量中的缺失值
flights %>%
summarize_all( ~ sum(is.na(.)))
#> # A tibble: 1 x 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
#> 1 0 0 0 8255 0 8255 8713 0
#> # ... with 11 more variables: arr_delay <int>, carrier <int>, flight <int>,
#> # tailnum <int>, origin <int>, dest <int>, air_time <int>, distance <int>,
#> # hour <int>, minute <int>, time_hour <int>
Exercise 1.3 为什么
NA ^ 0的值不是NA，而NA * 0的值是NA ？为什么NA | TRUE 的值不是NA？为什么FALSE & NA的值不是NA，能找出一般规律吗？
只要表达式的值被NA背后的未知量所决定，就返回NA
对于所有 x 的取值，都有\(x ^ 0 = 1\)，NA ^ 0不取决于 NA 到底可能是什么值。
但对于\(x * 0\)，如果x趋近于正负无穷（ R 用-inf 和 inf代表），则R会返回 NaN 错误（not a number），只要知道 NA 究竟是什么，才能知道该表达式的结果
同样，对于 NA | TRUE，不论 NA 是什么，该表达式总为真 ； 对于NA & FALSE，不论 NA 是什么，该表达式总为假。
而 NA & TRUE和NA | FALSE则会返回 NA：
1.1.4 slice()
slice() 及相关帮助函数同样可以用来筛选行，
mtcars %>% slice(1L)
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4
# Similar to tail(mtcars, 1):
mtcars %>% slice(n())
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 21.4 4 121 109 4.11 2.78 18.6 1 1 4 2
mtcars %>% slice(5:n())
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 18.7 8 360.0 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2
#> 2 18.1 6 225.0 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1
#> 3 14.3 8 360.0 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4
#> 4 24.4 4 146.7 62 3.69 3.19 20.0 1 0 4 2
#> 5 22.8 4 140.8 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2
#> 6 19.2 6 167.6 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4
#> 7 17.8 6 167.6 123 3.92 3.44 18.9 1 0 4 4
#> 8 16.4 8 275.8 180 3.07 4.07 17.4 0 0 3 3
#> 9 17.3 8 275.8 180 3.07 3.73 17.6 0 0 3 3
#> 10 15.2 8 275.8 180 3.07 3.78 18.0 0 0 3 3
#> 11 10.4 8 472.0 205 2.93 5.25 18.0 0 0 3 4
#> 12 10.4 8 460.0 215 3.00 5.42 17.8 0 0 3 4
#> 13 14.7 8 440.0 230 3.23 5.34 17.4 0 0 3 4
#> 14 32.4 4 78.7 66 4.08 2.20 19.5 1 1 4 1
#> 15 30.4 4 75.7 52 4.93 1.61 18.5 1 1 4 2
#> 16 33.9 4 71.1 65 4.22 1.83 19.9 1 1 4 1
#> 17 21.5 4 120.1 97 3.70 2.46 20.0 1 0 3 1
#> 18 15.5 8 318.0 150 2.76 3.52 16.9 0 0 3 2
#> 19 15.2 8 304.0 150 3.15 3.44 17.3 0 0 3 2
#> 20 13.3 8 350.0 245 3.73 3.84 15.4 0 0 3 4
#> 21 19.2 8 400.0 175 3.08 3.85 17.1 0 0 3 2
#> 22 27.3 4 79.0 66 4.08 1.94 18.9 1 1 4 1
#> 23 26.0 4 120.3 91 4.43 2.14 16.7 0 1 5 2
#> 24 30.4 4 95.1 113 3.77 1.51 16.9 1 1 5 2
#> 25 15.8 8 351.0 264 4.22 3.17 14.5 0 1 5 4
#> 26 19.7 6 145.0 175 3.62 2.77 15.5 0 1 5 6
#> 27 15.0 8 301.0 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8
#> 28 21.4 4 121.0 109 4.11 2.78 18.6 1 1 4 2
# Rows can be dropped with negative indices:
slice(mtcars, -(1:4))
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 18.7 8 360.0 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2
#> 2 18.1 6 225.0 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1
#> 3 14.3 8 360.0 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4
#> 4 24.4 4 146.7 62 3.69 3.19 20.0 1 0 4 2
#> 5 22.8 4 140.8 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2
#> 6 19.2 6 167.6 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4
#> 7 17.8 6 167.6 123 3.92 3.44 18.9 1 0 4 4
#> 8 16.4 8 275.8 180 3.07 4.07 17.4 0 0 3 3
#> 9 17.3 8 275.8 180 3.07 3.73 17.6 0 0 3 3
#> 10 15.2 8 275.8 180 3.07 3.78 18.0 0 0 3 3
#> 11 10.4 8 472.0 205 2.93 5.25 18.0 0 0 3 4
#> 12 10.4 8 460.0 215 3.00 5.42 17.8 0 0 3 4
#> 13 14.7 8 440.0 230 3.23 5.34 17.4 0 0 3 4
#> 14 32.4 4 78.7 66 4.08 2.20 19.5 1 1 4 1
#> 15 30.4 4 75.7 52 4.93 1.61 18.5 1 1 4 2
#> 16 33.9 4 71.1 65 4.22 1.83 19.9 1 1 4 1
#> 17 21.5 4 120.1 97 3.70 2.46 20.0 1 0 3 1
#> 18 15.5 8 318.0 150 2.76 3.52 16.9 0 0 3 2
#> 19 15.2 8 304.0 150 3.15 3.44 17.3 0 0 3 2
#> 20 13.3 8 350.0 245 3.73 3.84 15.4 0 0 3 4
#> 21 19.2 8 400.0 175 3.08 3.85 17.1 0 0 3 2
#> 22 27.3 4 79.0 66 4.08 1.94 18.9 1 1 4 1
#> 23 26.0 4 120.3 91 4.43 2.14 16.7 0 1 5 2
#> 24 30.4 4 95.1 113 3.77 1.51 16.9 1 1 5 2
#> 25 15.8 8 351.0 264 4.22 3.17 14.5 0 1 5 4
#> 26 19.7 6 145.0 175 3.62 2.77 15.5 0 1 5 6
#> 27 15.0 8 301.0 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8
#> 28 21.4 4 121.0 109 4.11 2.78 18.6 1 1 4 2当要求依据某种排序选出前 / 后 n个观测时，slice_max() 和 slice_min() 可以很好地完成任务
# top 5 cars with largest mpg
mtcars %>% slice_max(order_by = mpg, n = 5)
# top 10% cars with least mpg, with ties not kept together
mtcars %>% slice_min(order_by = mpg, prop = 0.05, with_ties = FALSE)slice_head() and slice_tail() select the first or last rows. slice_sample() randomly selects rows.