2.1 前言

dplyr包是tidyverse系列的核心包之一。dplyr是A Grammar of Data Manipulation ，即dplyr是数据处理的语法。数据操作在数据库中往往被增、改、删、查四字描述，加上表连接查询基本涵盖了大部分的数据操作。

dplyr包通过提供一组动词来解决最常见的数据处理问题：

  • mutate() 添加新变量,现有变量的函数

  • select() 筛选列,根据现有变量名称选择变量

  • filter() 筛选行，根据条件筛选

  • summarise() 按照一定条件汇总聚合

  • arrange() 行排序

以上动词都可以和group_by()结合，使我们可以按组执行以上任何操作。除了以上单个表操作的动词，dplyr中还有操作两表(表关联)的动词，可以通过vignette("two-table")查看学习。

2.1.1 安装

dplyr包可以直接安装。

## 最简单是的方式就是安装tidyverse
install.packages('tidyverse')

## 或者仅仅安装 tidyr:
install.packages('dplyr')

## 或者从github 安装开发版本
## install.packages("devtools")
devtools::install_github("tidyverse/dplyr")

在开始使用前，请确保自己dplyr版本是较新版本，因为1.0.0版本有较大更新。

packageVersion('dplyr')
#> [1] '1.0.6'

2.1.2 Excel and Sql 类比

与Excel相比,dplyr使用filter实现筛选，mutate实现列新增计算，summarise配合group_by实现数据透视表，arrange实现排序功能。 dplyr::left_join()等表连接功能，实现Excel中的vlookup,xlookup等函数效果。

请看案例：

案例中使用的数据集是R包nycflights13带的flights数据集。

Excel实现

透视表截图

R实现：

library(tidyverse,warn.conflicts = FALSE)
data <- readr::read_csv("./data/flights.csv")

data %>% 
  filter(year==2014,month==6) %>% 
  group_by(origin,dest) %>% 
  summarise(distance求和项 = sum(distance))
#> # A tibble: 195 x 3
#> # Groups:   origin [3]
#>   origin dest  distance求和项
#>   <chr>  <chr>          <dbl>
#> 1 EWR    ALB              715
#> 2 EWR    ANC            13480
#> 3 EWR    ATL           317050
#> 4 EWR    AUS            88736
#> 5 EWR    AVL            13409
#> 6 EWR    BDL             8236
#> # ... with 189 more rows

Sql实现：

select origin,dest,sum(distance) distance求和项 from flights where year = 2014 and month =6 group by origin,dest
Table 2.1: Displaying records 1 - 10
origin dest distance求和项
EWR ALB 715
EWR ANC 13480
EWR ATL 317050
EWR AUS 88736
EWR AVL 13409
EWR BDL 8236
EWR BNA 138380
EWR BOS 92600
EWR BQN 47550
EWR BTV 15960

2.1.3 常见问题

  1. 筛选订单表中的1-5月订单数据，按照城市汇总，求每个城市的销售额和门店数(去重)?
data %>% 
  filter(between(月,1,5)) %>% 
  group_by(城市) %>% 
  summarise(金额 = sum(金额),门店数 = n_distinct(门店编码))
  1. 近30天商品销量排名?
data %>% 
  filter(订单日期 >= Sys.Date()-30) %>% 
  group_by(分析大类,商品编码) %>% 
  summarise(商品销量 = sum(数量)) %>% 
  group_by(分析大类) %>% 
  mutate(商品排名 = dense_rank(desc(商品销量))) 
# 注意用desc倒序，销量高排第一
  1. 销售和库存形成笛卡尔积表，计算商品有货率、动销率?

Cheat Sheet

手册搬运于dplyr官方介绍,方便下载查阅。

dplyr-sheet

Rstudio提供的其它手册:https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/