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[18] 《R数据科学》mutate()添加新变量

除了选择现有的列,我们还经常需要添加新列,新列是现有列的函数。这就是mutate()函数的作用

mutate()总是将新列添加在数据集最后,因此我们需要先创建一个更狭窄的数据集,以便能够看到新变量。

library(dplyr)
library(nycflights13)
flights_sml <- select(flights,year:day,ends_with("delay"),distance,air_time)
mutate(flights_sml,gain=arr_delay-dep_delay,speed=distance/air_time*60)
# A tibble: 336,776 x 9
    year month   day dep_delay arr_delay distance air_time  gain speed
   <int> <int> <int>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl>
 1  2013     1     1         2        11     1400      227     9  370.
 2  2013     1     1         4        20     1416      227    16  374.
 3  2013     1     1         2        33     1089      160    31  408.
 4  2013     1     1        -1       -18     1576      183   -17  517.
 5  2013     1     1        -6       -25      762      116   -19  394.
 6  2013     1     1        -4        12      719      150    16  288.
 7  2013     1     1        -5        19     1065      158    24  404.
 8  2013     1     1        -3       -14      229       53   -11  259.
 9  2013     1     1        -3        -8      944      140    -5  405.
10  2013     1     1        -2         8      733      138    10  319.
# ... with 336,766 more rows

一旦创建,新列就可以立即使用:

mutate(flights_sml,gain=arr_delay-dep_delay,hours=air_time/60,gain_per_hour=gain/hours)
# A tibble: 336,776 x 10
    year month   day dep_delay arr_delay distance air_time  gain hours gain_per_hour
   <int> <int> <int>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl>         <dbl>
 1  2013     1     1         2        11     1400      227     9 3.78           2.38
 2  2013     1     1         4        20     1416      227    16 3.78           4.23
 3  2013     1     1         2        33     1089      160    31 2.67          11.6 
 4  2013     1     1        -1       -18     1576      183   -17 3.05          -5.57
 5  2013     1     1        -6       -25      762      116   -19 1.93          -9.83
 6  2013     1     1        -4        12      719      150    16 2.5            6.4 
 7  2013     1     1        -5        19     1065      158    24 2.63           9.11
 8  2013     1     1        -3       -14      229       53   -11 0.883        -12.5 
 9  2013     1     1        -3        -8      944      140    -5 2.33          -2.14
10  2013     1     1        -2         8      733      138    10 2.3            4.35
# ... with 336,766 more rows

如果只想保留新变量,可以使用transmute()函数:

transmute(flights,gain=arr_delay-dep_delay,hours=air_time/60,gain_per_hour=gain/hours)
# A tibble: 336,776 x 3
    gain hours gain_per_hour
   <dbl> <dbl>         <dbl>
 1     9 3.78           2.38
 2    16 3.78           4.23
 3    31 2.67          11.6 
 4   -17 3.05          -5.57
 5   -19 1.93          -9.83
 6    16 2.5            6.4 
 7    24 2.63           9.11
 8   -11 0.883        -12.5 
 9    -5 2.33          -2.14
10    10 2.3            4.35
# ... with 336,766 more rows
常用创建函数

创建新变量的多种函数可以同mutate一起使用,但最重要的是这种函数必须是向量化的。
算数运算符 +、-、*、/、^
它们都是向量化的,当参数是单个数值时,这种方式是最有效的:air_time/60hours*60+minute
模运算符 %/%(整数除法)和%%(求余)
满足x==y*(x%/%y)+(x%%y)
例如在航班数据集种,可以根据dep_time,求出hour和minute

transmute(flights,dep_time,hour=dep_time%/%100,minute=dep_time%%100)
# A tibble: 336,776 x 3
   dep_time  hour minute
      <int> <dbl>  <dbl>
 1      517     5     17
 2      533     5     33
 3      542     5     42
 4      544     5     44
 5      554     5     54
 6      554     5     54
 7      555     5     55
 8      557     5     57
 9      557     5     57
10      558     5     58
# ... with 336,766 more rows

对数函数
log(),log2(),log10()
在处理取值横跨多个数量级的数据时,对数是一种特别有用的转化方式。它可以将乘法转换成加法,再之后会提到。
偏移函数
lead()lag()

(x <- 1:10)
#[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
lag(x)
#[1] NA  1  2  3  4  5  6  7  8  9
lead(x)
#[1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10 NA

lead()lag()可以返回序列的领先值或滞后值。
累加和滚动聚合
R提供了计算累加和、累加积、累加最小值、累加最大值的函数:cumsum()cumprod()cummin()cummax();dplyr还提供了计算累加均值cummean。如果想要计算滚动聚合,可以尝试RcppRoll包:

x
 #[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
cumsum(x)
#[1]  1  3  6 10 15 21 28 36 45 55
cummean(x)
#[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5

逻辑比较
<、<=、>、>=!=
排秩
排秩函数有很多,可以从min_rank()函数开始,它完成最常用的排秩任务。默认的方式是,最小的值获得最前面的名次,使用desc(x)可以让最大值获得最前面的名词。

 y <- c(1,2,2,NA,3,4)
 min_rank(y)
#[1]  1  2  2 NA  4  5
min_rank(desc(y))
#[1]  5  3  3 NA  2  1

如果min_rank()无法满足需求,那么可以看一下其变体row_number()dense_rank()percent_rank()cume_dist()、和ntile()

row_number(y)
#[1]  1  2  3 NA  4  5
dense_rank(y)
#[1]  1  2  2 NA  3  4
percent_rank(y)
#[1] 0.00 0.25 0.25   NA 0.75 1.00
cume_dist(y)
#[1] 0.2 0.6 0.6  NA 0.8 1.0

作者:灰常不错

原文链接:https://www.jianshu.com/p/ed05b6e0a900

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