继续来了解dplyr中的其他有用函数
1、sample()
目的是可以从一个数据框中，随机抽取一些行，然后组成新的数据框。
sample_n(tbl, size, replace = FALSE, weight = NULL, .env = parent.frame())
sample_frac(tbl, size = 1, replace = FALSE, weight = NULL, .env = parent.frame())
从参数来看，sample输入数据是tbl格式，size表示抽取的个数，replace指的是能否重复抽取，weight指的是抽取比重。
另外，sample_frac是按照比例进行抽样。
下面来看些具体的例子
sample_n(mtcars, 10)
sample_n(mtcars, 20, replace = TRUE)
sample_n(group_by(mtcars,cyl), 3)
对数据分组后，再进行抽样是按照每组个抽取size个数的数据进行抽样。
sample_frac(mtcars, 0.1)
表示从数据从随机抽取1%的数据。
2、对两个数据集进行操作的函数
intersect(x, y, ...)
union(x, y, ...)
union_all(x, y, ...)
setdiff(x, y, ...)
setequal(x, y, ...)
intersect 用于求两个函数的交集部分数据，union求并集部分数据，union_all求两个数据集的合集，
setdiff求两个数据集差异部分，setequal判别两个数据集是否相同
下面来看些具体的例子
mtcars$model <- rownames(mtcars)
first <- mtcars[1:20, ]
second <- mtcars[10:32, ]
first 数据集打印结果
second数据集打印结果
intersect(first, second)
union(first, second)
setdiff(first, second)
setdiff(second, first)
这里值得注意的是，setdiff(first, second) 和 setdiff(second, first)的结果是不一样的。
setequal(mtcars, mtcars[32:1, ])
TRUE
3、slice()
按照具体数据所在行进行抽取数据，即定向抽取数据。
slice(.data, ...)
下面来看些具体的例子
slice(mtcars, 1L)
抽取第一行数据
slice(mtcars, n())
抽取最后一行数据
slice(mtcars, 25:n())
抽取第25行到最后一行数据
slice(group_by(mtcars, cyl), 1:2)
按照cyl分组后，每组抽取前两行数据
当然以上各组数据的抽取也可以用filter函数进行实现
filter(mtcars, row_number() == 1L)
filter(mtcars, row_number() == n())
filter(mtcars, between(row_number(), 5, n()))
3、tally()
用于统计数据行数
tally(x, wt, sort = FALSE)
count(x, ..., wt = NULL, sort = FALSE)
直接根据实例来观察这个几个函数的区别
tally(mtcars)
直接返回mtcars总行数。
count(mtcars)
也是返回mtcars总行数
tally(mtcars,cyl)
返回cyl列所有数据求和后的结果
count(mtcars,cyl)
返回每个cyl并统计每个值得个数。
tally(group_by(mtcars,cyl))
与上面count(mtcars,cyl)的效果一致。
tally(group_by(mtcars,cyl),mpg)
根据cyl分组后，对mpg进行求和
count(group_by(mtcars,cyl),mpg)
进行多次分组统计。