本文首发于“生信补给站”公众号 数据处理|R-dplyr
dplyr包实现数据的清洗处理，包括数据整合、关联、排序、筛选、汇总、分组等。
1）安装、加载dplyr包、准备数据
install.packages("dplyr") #加载dplyr包 library(dplyr) #载入dplyr包
使用dplyr包处理数据前，建议先将数据集转换为tbl对象。
data(iris) #本文使用iris示例数据集。 class(iris) #简单查看数据集 head(iris) iris<-tbl_df(iris) #转化tbl对象
2）数据记录筛选（行筛选）
filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。
filter(iris, Sepal.Length == 7)
Q:筛选花萼长大于7，花萼宽带大于等于3的数据？
filter(iris, Sepal.Length > 7 & Sepal.Width>3.0)
Q：筛选出Species 为setosa或virginica的行
filter(iris,Species %in% c("setosa","virginica"))
3）变量筛选（列）
select函数:可以通过指定列名选择指定的变量进行分析，得到的为选择的列。
select(iris,Sepal.Width,Petal.Length,Species)
其他特殊选择，可匹配：
select(iris,contains("." )) #选取名称中含有字符的列 select(iris,ends_with("Length")) #选取名称以指定字符串结尾的列 select(iris,starts_with("Sepal")) #选取名称以指定字符串为开头的列 select(iris,Sepal.Length:Petal.Width) #选取在Sepal.Length和Petal.Width之间的所有列（包含Sepal.Length和Petal.Width） select(iris,-Species) #选取除Species以外的所有列 Select(iris,……)
区别：Filter&Select
Filter：通过一些准则选择观测值（行）
Select：通过名字来选择变量（列）
更名变量名： Select & Rename
head(select(iris,Sepal.W=Sepal.Width)) #只会保留选择的变量 head(rename(iris,Sepal.W=Sepal.Width)) #保留所有变量，可以用来改名
4）数据排序（重要，大小，去除异常值）
arrange函数按给定的列名进行排序，默认为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。
arrange(iris,Sepal.Length) # 将数据按照Sepal.Length升序排序 Q：将数据Sepal.Length先升序，后Sepal.Width降序排序： arrange(iris,Sepal.Length,desc(Sepal.Width))
5）变量变换/重构
mulate()函数可以数据拓展，也可以在保留原变量的基础上增加变量，进行数据处理。
mutate(iris,sepal = Sepal.Length + Sepal.Width) transmute()函数在扩展新变量的时候，会删除所有原始变量。 transmute(iris,sepal = Sepal.Length + Sepal. Width) #计算一个或多个新列并删除原列
6）数据汇总
summarize()函数实现数据集聚合操作，将多个值汇总成一个值
summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length))
利用概述函数概括数据，输入数值向量而返回单一数值：
first 向量的第一个值。
last 向量的最后一个值。
IQR 向量的IQR（四分位距） 。
Min ；Max Mean ；Median ；Var ；Sd等
summarise(iris, max(Petal.Width), first(Sepal.Width)) #返回数据框中变量的最大值及第一四分位值
7）数据分组
group_by函数对数据进行分组后，结合summarize函数，可以对分组数据进行汇总统计。
Q：按品种分组，分别计算花萼宽度的均方差
summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width))
8）连接操作符
dplyr包里还新引进了一个操作符,%>%, 使用时把数据集名作为开头, 然后依次对此数据进行多步操作。
iris %>%group_by(Species) %>% summarise(sd=sd(Petal.Width)) #iris数据集，按Species分组，汇总Petal.Width的sd值， iris %>%group_by(Species) %>% mutate(sepal = Sepal.Length + Sepal.Width)
9）抽样
sample_n()随机抽取指定数目的样本，sample_frac()随机抽取指定百分比的样本，默认都为不放回抽样，通过设置replacement =TRUE可改为放回抽样，可以用于实现Bootstrap抽样。
sample_n(mtcars, 50, replace = TRUE) #随机有重复的取50行数 sample_frac(mtcars, 0.1, weight = 1 / mpg) #随机无重复的以1/mpg值做权重取10%的数据
10）数据联结
dplyr包也提供了数据集的连接操作，如左连接、右连接、内连接等：
inner_join(x,y,by = NULL) #内连接，合并数据仅保留匹配的记录 left_join(x,y,by = NULL) #左连接，向数据集x中加入匹配的数据集y记 right_join(x,y,by = NULL) #右连接，向数据集y中加入匹配的数据集x记录 full_join(x,y,by = NULL) #全连接，合并数据保留所有记录，所有行 semi_join(x,y,by = NULL) #返回能够与y表匹配的x表所有记录 anti_join(x,y, by = NULL) #返回无法与y表匹配的x表的所有记录
by设置两个数据集用于匹配的字段名，默认使用全部同名字段进行匹配，如果两个数据集需要匹配的字段名不同，可以直接用等号指定匹配的字段名，如， by = c("a" = "b")，表示用x.a和y.b进行匹配。
11）数据合并
dplyr包中也添加了类似cbind()函数和rbind()函数功能的函数，它们是bind_cols()函数和bind_rows()函数。
注意：bind_rows()函数需要两个合并对象有相同的列数，而bind_cols()函数则需要两个合并对象有相同的行数。
查看自带的参考资料：vignette(package = "dplyr") vignette("introduction", package = "dplyr")
![现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int)，已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法](https://ucc.alicdn.com/b3c447iaqrtq2_20240813_8507e56fc1e0475c88702b767789ed11.png?x-oss-process=image/format,webp/resize,h_160,m_lfit)
