小小林熬夜学编程

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R data Manipulation_plyr::join_all

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-02-22 22:01:21

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plyr::join_all

本文的主要来源是R语言中的dplyr、plyr、reshape、reshape2

1. dplyr包

（1）all.equarls

用于data.frames中的all.equal

（2）Data manipulation functions

do：返回值为一个data frame或object，存储于一个list里面；处理moels的时候非常适用

带有名字的参数时，do与dlply等同；带没有名字的参数时，do与ldply等同

filter

select：

select（）仅保留部分变量

rename（）保留所有变量

starts_with：names 以x开始

ends_with：names以x结束

contains：names中包含x

matches：names中存在与x匹配的

num_range：选取范围

one_of：

everything：

arrange

mutate

summarise：将多个values结合成一个单独的value

summarise_each：

mutate_each：

tally：是对summarise的包装，可调用n或sum（）函数

count：

summarize

selection：

starts_with（x,ignore.case = FALSE）names starts with x

ends_with

contains

matches

num_range

（3）tbl家族

tbl（src, ...）：从data source处创建一个table

tbl_cube：一个cube tbl用于存储紧密型数组格式的数据，维名不能重复

tbl_df：封装一个data frame，adavanges：仅打印出一部分列

tbl_dt：一个数据table用于封装现有的data table

tbl_vars：列出一个tbl中所有的variables

data_frame：创建一个数据框

（4）bench_compare

（5）between

x > x1 & x < x2

（6）build_sql

（7）chain或%>%、%.%（函数中的替代）

从左向右操作数据，而不是从里到外

（8）compute

compute：强制性计算，让数据处于远程源中

collect：强制性计算，但将数据取以tbl_df形式存储

collapse：非强制性计算，将数据转换成一种有其他限定的格式

（9）copy_to、copy_to.src_sql

copy_to：将本地数据上传到远程数据源

copy_to.src_sql：为所有sql sources操作的方法

（10）cumall

cumall：

cumany：

cummean：

（11）desc

将vector转换成一种格式，可将数据展现为降序顺序来展示

> desc(1:10)
 [1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10
> desc(factor(letters))
 [1]  -1  -2  -3  -4  -5  -6  -7  -8  -9 -10 -11 -12 -13 -14 -15 -16 -17 -18
[19] -19 -20 -21 -22 -23 -24 -25 -26
> first_day <- seq(as.Date("1910/1/1"), as.Date("1920/1/1"), "years")
> first_day
 [1] "1910-01-01" "1911-01-01" "1912-01-01" "1913-01-01" "1914-01-01"
 [6] "1915-01-01" "1916-01-01" "1917-01-01" "1918-01-01" "1919-01-01"
[11] "1920-01-01"
> desc(first_day)
 [1] 21915 21550 21185 20819 20454 20089 19724 19358 18993 18628 18263

（12）distinct

distinct/unique

仅保留输入tbl中的unique/distinct行

unique.distinct（）适用于uqc

（13）explain

explain：

print：

str：

show_query：

（14）failwith

当有error时，更改function，返回一个默认的value

try_default

（15）funs

将函数名像列名一样使用，作为其他fn的输入

funs：

funs_：

（16）glimpse

查看数据

（17）group系列

grouped_dt：创建一个grouped的data table

groupes：

group_by：

group_size：

（18）join系列

join：

inner_join：

left_join：

semi_join：

anti_join：

join.tbl_dt：

join.tbl_df：

join.tbl_sql：

（19）lead-lag

> lead(1:10, 1)
 [1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10 NA
> lead(1:10, 2)
 [1]  3  4  5  6  7  8  9 10 NA NA
> lag(1:10, 1)
 [1] NA  1  2  3  4  5  6  7  8  9

（20）location

location（）：

changes（x，y）：

> changes(mtcars, mtcars)
<identical>
> changes(mtcars, mtcars2)
Changed variables:
          old     new     
cyl2      <added> 002598E8

Changed attributes:
          old      new     
names     270C1148 26FAC3E0
row.names 289F5628 1887A080
class     0F87A5F0 09954BC0

（21）mutate

Mutate增加新的varibales，并保留已存在的；transmute丢弃已存在的variables

mutate：

mutate_. ：

transmute：

transmute_ ：

（22）n

n：当前群体中的观测数目

nasa：时间空间数据

nth：从vector中提取出第n个value

first：从vector中提取出第1个value

last：从vector中提取出最后一个value

n_distinct：计算出数据集中为unique value的个数

x <- sample(1:10, 1e5, rep = TRUE)
x
length(unique(x))
n_distinct(x)

（23）. order_by 、ranking、arrange

order_by：对fn的输出结果进行排序的函数

> x <- 10:1
> y <- 1:10
> order_by(x,cumsum(y))
 [1] 55 54 52 49 45 40 34 27 19 10
> x <- 10:1
> y <- 1:10
> y
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> x
 [1] 10  9  8  7  6  5  4  3  2  1

ranking：

row_number（x）：等于于rank（ties.method = 'first'）

mtile（x，n）：

min_rank（x）：rank（ties.method = 'min'）

dense_rank（x）：要求ranks中没有gap，与min_rank相类似

percent_rank（x）：

cume_dist（x）：

（24）. rbind_list、rowwise

rbind_list：rbind多个df

rbind_all：

rowwise：用于以do的处理，也可用于对每一行进行复杂的操作

（25）.sample

sample：从一个table中抽取n行

sample.int：

sample_n：

sample_frac：

（26）. setops、slice

setops重载了base包中的set函数，提供了处理df较有效的方法

intersect：

union：

setdiff：

setequal：

slice：根据position来选择rows

（27）. src_mysql、src_postgres、src_sqlite、src_tbls

src_mysql：连接一个已有的mysql或mariadb数据库

show_query、explain用于查看具体的SQL的内容

所有的SQL tbls是lazy调用的，返回的是一个新的tbl_sql对象，可使用compute运行query，并将results临时保存在db中，或使用collect将结果检索出来放到R中。

src_postgres：连接到已存在的postgresql db, tbl连接到db中的tables

src_sqlite：连接到一个轻量级别的db

src_tbls：罗列出source中的所有tbls

（28）top_n

top_n：使用filter、min_rank等来选择一个group中的前n个词条，并使用wt进行排序

top_n（x，n，wt）

（29）translate_sql

translate_sql：将一个expression转化为sql

translate_sql_q：

2. plyr包

（1）aaply、adply、alply、a_ply

aaply：input数组，output数组

adply：

alply：

a_ply：对数组中的第一分片，应用fn，并将结果discard

（2）arrange

arrange：对df中的数据，按columns进行order

（3）as.data.frame.function

as.data.frame.function：将已有的函数包装在一个新的fn中，并以df的形式返回

（4）as.quoted

as.quoted：将characters、formulas及calls转换成quoted变量

（5）colwise

colwise：将对vector的操作函数转换成对df中column的操作函数

操作离散数值变量

catcolwise：

numcolwise：

（6）count

可理解为将x进行分组，并将结果以data.frame的格式输出

> count(baseball[1:100,], vars = "id")
          id freq
1  ansonca01    8
2  bennech01    1
3  burdoja01    7
4  forceda01    9
5  galvipu01    1
6  gerhajo01    5
7  hinespa01    6
8  jonesch01    6
9  mathebo01    7
10 morrijo01    2
11 nelsoca01    5
12 orourji01    6
13 shaffor01    4
14 snydepo01    5
15 startjo01    7
16 suttoez01    7
17 whitede01    7
18 yorkto01    7

（7）create_progress_bar

创建执行函数时的进度条

（8）daply、ddply、dlply、d_ply

（9）defaults

对list变量进行defaults值的设定

（10）desc

将一个vector转换成以降序进行的格式进行排序

（11）dlply、d_ply

（12）each

each：将多个函数放在一个函数中调用，返回的是换函数名组成的向量进行输出的output

> each(min, max)(1, 10,100)
min max 
  1 100

（13）failwith

failwith：modify一个fn，当有error时，返回一个default value

（14）here

here：当前的evaluation context

（15）idata.frame

idata.frame：创建一个immutable的df；与一般的df没有多大差别，只是返回的是对original df的参照，而非copy。因此，在操作有很从groups的large datasets时，有较大的优势。

（16）join、join_all

join：跟merge类似

join_all：循环join一系列的df

（17）liply、l_ply

liply：liply（.iterator，.fun = NULL，...）iterator：叠代对象

（18）maply、mdply、mlply、m_ply

maply：调用一个具有多参数的函数，值是从df或array中取得，并将结果组合成一个array

（19）mapvalues

mapvalues：对于vector或factor，用新values代替具体的某个values

（20）match_df

match_df：与join是类似的，但返回的是与第一个dataset相匹配的rows

match_df与join语法类似，但与match不同；条件准则是==，而不是identical；不能用于atomic vectors中的columns；若没有matches，某一行将会被路过。

（21）mutate、summarise

mutate：对df进行操作，增加或替代某一行，与transform类似

summarise：与mutate类似，但不是往已有的df中增加一个columns，而是新建一个df。

（22）name_rows

name_rows：Plyr函数忽略了row names，因此可将它们转换成具体的df中的columns。在plyr处理后，可用再次使用name_rows将rownames写出

（23）baseball、ozone数据集

（24）progress_text、progress_time、progress_tk、progress_win

progress_text：文本进度条

progress_time：

progress_tk：在Tk window中呈现图表进度条

progress_win:

（25）raply、rdply、rlply、r_ply

raply：重复调用expression，并将结果以array形式返回

rdply：调用expression n次，并将results输出到一个df中

rlply：调用expression n 次，并将结果combine，以list模式输出

r_ply：调用expression n次，并将结果discard

（26）rbind.fill、rbind.fill.matrix

rbinds一系列df，并用NA来填充缺失的columns
rbind,fill.matrix：通过使用column names或column indices将matrices绑定在一起；事先，numeric columns

转化为character；若matrix没有colnames，则使用column number。

（27）rename

rename：更改name，而不变化position

（28）revalue

revalue：用新的values替换具体的values，用于factor或character vector

（30）round_any

round_any：任何一个number的周围的多个值

（31）splat

splat：将一个fn封闭在一个do.call中，因此不用带多个参数，只需传递一个named list即可

（32）strip_splits

strip_splits：对df中的每一column进行处理，除了用于split的variales

（33）take

take：从任意维中挑选出一个子集

（34）vaggregate

vaggregate：与tapply类似，但与id的使用有关系

3. reshape包

（1）cast、sweep

cast：将分解后的df转化为reshaped或aggregated的形式

sweep：input是一个array，返回一个经处理后的summary statistic形式的数组

（2）colsplit

colsplit：将一个vector分解为多个columns，用于split组合在一起的一个column

（3）combine_factor

combine_factor：combine因素水平，较容易地可将多个levels组合起来

（4）condense.df

condense.df：压缩一个df，与by很类似，但是将数据保留在df格式中

（5）expand.grid.df

expand.grid.df：expand df类型的grid，即创建一个新的df，包含原始df中的所有rows的combination

（6）funstofun

funstofun：将多个fns合并成一个单独的fn，返回的是一个名称型的向量

（7）melt、melt.data.frame、metl.array、melt.list

melt：melt一个object，将其转化为易于casting的形式

met.data.frame：

melt.array：

melt.list

（8）merge_all、merge_recurse

merge_all：将一系列df进行merge

merge_recurse：对dfs进行叠代merge

（9）namerows

namerows：向df中增加variables，使其包含rownames

（10）recast

recast：单步进行melt和cast

（11）rename

rename：重新定义一个object

（12）rescaler

rescaler： rescaling data

（13）sort_df

sort_df：sort 一个df

（14）sparseby、by、tapply

sparseby：将一个fn应用到一个df上面，根据indices的水平进行split

by：将一个fn运用到df上，按factors进行split

tapply：

（15）stamp

stamp：与reshape类似，但是将全部的df传给stamping，而不是某些variables

（16）uniquedefault

uniquedefault：设置defaut值，若非unique

（17）untable

untable：untable一个dataset，与table相反

4. reshape2包

（1）add_margins

add_margins：给一个df增加margins

（2）cast、acast、dcast、recast

cast：将一个经molten的df转化为array或df

acast：

dcast：

（3）colsplit

colsplit：split一个vector为多columns

（4）melt

melt：

melt.array：

melt.default：

melt.data.frame

melt.list

（5）melt_check

melt_check：对input进行check，以确定是否适合melt

（6）parse_formula

parse_formula：

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