数据处理之——dplyr

group_by(.data,...): 按数据列对数据举办分组

# 按球员举办分组
by_player group_by)
# 分组计较场均得分以及助攻数据
mydat by_player,0);">toln n(# ggplot2数据可视化
ggplotmydat,0);">aesmpts,0);">mast+
 ?geom_pointcol size=5,0);">alpha = 3/labstitle="场均得分与助攻漫衍",0);">x"得分",0);">y"助攻")

管道操纵?%>% or %.%

• lhs %.% rhs: 管道操纵符

管道操纵符可以把前面计较的功效输出作为后续计较的输入，它有两个甜头，

第一，它的行使可以大大简化措施的中间赋值操纵，从而进步代码写作的服从；

第二，在查阅代码时，代码的逻辑条理布局也很是清楚易读。我们来看看如下示例：

• 平凡版

dat1 dat2 dat1,0);">dat3 dat2,0);">dat4 dat3,153);">20 & 10dat4

## Source: local data frame [1 x 4]
## 
## ? player ?toln ? mast ? mpts
## ? ?(chr) (int) ?(dbl) ?(dbl)
## 1 ? 威少 ? ?80 10.425 23.475

• %>%?版

pgdat %>%
 ?(
 ? ? ? ?)
 ?## Source: local data frame [1 x 4]
## 
## ? player ?toln ? mast ? mpts
## ? ?(chr) (int) ?(dbl) ?(dbl)
## 1 ? 威少 ? ?80 10.425 23.475

两表操纵函数

表关联

dplyr里有四种表关联函数，成果不尽沟通，我们通过下面的例子来声名：

df1 data_framex c(1,0);">y 2:1## Source: local data frame [2 x 2]
## 
## ? ? ? x ? ? y
## ? (dbl) (int)
## 1 ? ? 1 ? ? 2
## 2 ? ? 2 ? ? 1

df2 3a 10,0);">b = "a"## Source: local data frame [2 x 3]
## 
## ? ? ? x ? ? a ? ? b
## ? (dbl) (dbl) (chr)
## 1 ? ? 1 ? ?10 ? ? a
## 2 ? ? 3 ? ?10 ? ? a

• （编辑：湖南网）

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