R语言中plyr包
前言
apply族函数是R语言中很有特色的一类函数，包括了apply、sapply、lapply、tapply、aggregate等等。这一类函数本质上是将数据进行分割、计算和整合。它们在数据分析的各个阶段都有很好的用处。例如在数据准备阶段，我们可以按某个标准将数据分组，然后获得各组的统计描述。或是在建模阶段，为不同组的数据建立模型并比较建模结果。apply族函数与Google提出的mapreduce策略有着一致的思路。因为mapreduce的思路也是将数据进行分割、计算和整合。只不过它是将分割后的数据分发给多个处理核心进行运算。如果你熟悉了apply族函数，那么将数据转为并行运算是轻而易举的事情。plyr包则可看作是apply族函数的扩展，使之更容易运用，功能更为强大。
plyr包的主函数是**ply形式的，其中首字母可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_)，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。第一个字母表示输入的待处理的数据格式，第二个字母表示输出的数据格式。例如ddply函数，即表示输入一个数据框，输出也是一个数据框。
plyr包是Hadley Wickham大神为解决split – apply – combine问题而写的一个包，其动机在与提供超越for循环和内置的apply函数族的一个一揽子解决方案。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。
plyr 的功能已经远远超出数据整容的范围，Hadley在plyr中应用了split-apply-combine的数据处理哲学，即：先将数据分离，然后应用某些处理函数，最后将结果重新组合成所需的形式返回。某些人士喜欢用“揉”来表述这样的数据处理；“揉”，把数据当面团捣来捣去，很哲，砖家们的砖头落下来，拍死人绝不偿命。
先别哲了，来点实际的：plyr的函数命名方式比较规律，很容易记忆和使用。比如 a开头的函数aaply, adply 和 alply 将数组（array）分别转成数组、数据框和列表；daply, ddply 和 dlply 将数据框分别转成数组、数据框和列表；而laply, ldaply, llply将列表（list）分别转成数组、数据框和列表。
目录
1. 数据转换: split – apply – combine 模式
2. 知识点_1
3. 知识点_2
4. 知识点_3
5. 知识点_4
6. 参考资料
数据转换: split – apply – combine 模式
按：这一篇是读Hadley Wickham的文章The Split-Apply-Combine Strategy for Data Analysis的笔记。
在数据分析中，有许多问题可以由类似的类型和方法步骤解决，可称之为模式，设计模式或者分析模式。下面要讨论的是数据转换的一个常用模式：split – apply – combine。其解决之道，在R语言中，有3种方式：
（1） for 显式循环,但是这种方式的缺点也很明显，代码长，易出错，也难以并行化；
（2） 拜R语言的向量计算特点所赐，在R当中，大多数问题不需要用显示循环方式，而代之以base包中的apply函数族及其它的一些函数，直接对向量，数组，列表和数据框实现循环的操作。
（3） Hadley Wickham大神觉得apply族还是不够简洁，所以开发了pylr包，以更少的代码来解决split – apply – combine问题。
-
- split – apply – combine 模式
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
因此对数据的转换，可以采用split – apply – combine模式来进行处理：
split：把要处理的数据分割成小片断；
apply：对每个小片断独立进行操作；
combine：把片断重新组合。
利用这种模式解决问题在很多数据分析或编程问题中都会出现:
Python当中，是map( )，filter( )，reduce( )；
Google 有MapReduce；
R 当中是split( )，*apply( )，aggregate( )…，以及plyr包。
-
- 分划：split函数
在R当中，split这个步骤是由split( )，subset( )等等函数完成的。
下面主要介绍split这个函数。
函数split（）可以按照分组因子，把向量，矩阵和数据框进行适当的分组。它的返回值是一个列表，代表分组变量每个水平的观测。这个列表可以使用sapply（）,lappy（）进行处理（apply – combine步骤），得到问题的最终结果。
split( )的基本用法是：group <- split(X,f)
其中X 是待分组的向量，矩阵或数据框。f是分组因子。
例1：对向量分组
> library(MASS)
#使用Cars93数据集，利用其中的Origin变量（两个水平），对Price变量分组
> g<-split(Cars93$Price,Cars93$Origin)
#分组结果是个列表：
$USA
[1] 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 40.1 13.4 11.4 15.1 15.9 16.3 16.6 18.8 38.0
[15] 18.4 15.8 29.5 9.2 11.3 13.3 19.0 15.6 25.8 12.2 19.3 7.4 10.1 11.3
[29] 15.9 14.0 19.9 20.2 20.9 34.3 36.1 14.1 14.9 13.5 16.3 19.5 20.7 14.4
[43] 9.0 11.1 17.7 18.5 24.4 11.1
$`non-USA`
[1] 15.9 33.9 29.1 37.7 30.0 8.4 12.5 19.8 12.1 17.5 8.0 10.0 10.0 13.9
[15] 47.9 28.0 35.2 8.3 11.6 16.5 19.1 32.5 31.9 61.9 10.3 26.1 11.8 15.7
[29] 19.1 21.5 28.7 8.4 10.9 19.5 8.6 9.8 18.4 18.2 22.7 9.1 19.7 20.0
[43] 23.3 22.7 26.7
#计算组的长度和组内均值
> sapply(g,length)
USA non-USA
48 45
> sapply(g,mean)
USA non-USA
18.57292 20.50889
#用lapply也可以，返回值是列表
> lapply(g,mean)
$USA
[1] 18.57292
$`non-USA`
[1] 20.50889例2：对矩阵分组（按列）
> m<-cbind(x=1:10,y=11:20)
> split(m,col(m))
$`1`
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$`2`
[1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20例3：对数据框进行分组
#还是利用Cars93,它就是个数据框
g<-split(Cars93,Cars93$Origin)
#分组结果
> summary(g)
Length Class Mode
USA 27 data.frame list
non-USA 27 data.frame listsplit还有一个逆函数，unsplit,可以让分组完好如初。在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。
-
- base包中的apply()函数族
接下来的apply – combine步骤主要由apply函数族完成。对于R的初学者来说，apply函数族以其强大的向量运算功能，把for循环语句送到了被遗忘的角落，这种震撼效果，无异于天赐神器。但是，这些冠以*apply的函数，也经常让人使用混乱，找不着方向。
那么apply包括哪些函数呢？在 R console中键入??apply,可以看到在base包中包含如下函数：（apply在别的包里还有起到各自功能的相关函数，我们只看涉及数据转换的这些个）
apply ：Apply Functions Over Array Margins
by ：Apply a Function to a Data Frame Split by Factors
eapply ：Apply a Function Over Values in an Environment
lapply ：Apply a Function over a List or Vector
mapply ：Apply a Function to Multiple List or Vector Arguments
rapply ：Recursively Apply a Function to a List
tapply ：Apply a Function Over a Ragged Array除此之外，还有可作为lapply变形的sapply，vapply和 replicate，共计10个函数。具体的内容，见apply()函数族的详细讲解！！！
知识点_1
（1）下面我们看看如何使用ldply函数将ath1121501.db包中的KEGG列表数据转成数据框：
> library(ath1121501.db)
> keggs <- as.list(ath1121501PATH[mappedkeys(ath1121501PATH)])
> head(ldply(keggs, paste, collapse='; '))
.id V1
1 261579_at 00190
2 261569_at 04712
3 261583_at 00010; 00020; 00290; 00620; 00650; 01100; 01110
4 261574_at 00903; 00945; 01100; 01110
5 261043_at 00051; 00520; 01100
6 261044_at 04122 （2）对于简单的问题，plyr和apply函数的效果差不多
> m <- matrix(c(1:4,1,4,1:6),ncol=3)
> apply(m,1,mean)
[1] 1.666667 3.333333 3.000000 4.000000
> aaply(m,1,mean)
1 2 3 4
1.666667 3.333333 3.000000 4.000000plyr包的函数较多，不再一一介绍，更多用法请参考它的在线帮助，Hadley 也写了很详细的tutorial：http://plyr.had.co.nz/09-user/
知识点_2
下面首先来用一个简单的例子说明一下用法。还是用iris数据集，其中包括了一个分类变量和四个数值变量。我们希望数据按不同类别，分别计算数值变量的均值。下面我们分别用三种方法来得到同样的结果。
library(plyr)
library(reshape2)
# 用aggregate函数进行数据汇总
aggregate(iris[1:4],list(iris$Species),mean)
# 用reshape2包进行数据汇总
data.melt <- melt(iris,id=c('Species'))
dcast(data.melt,Species~variable,mean)
# 用ddply函数进行数据汇总
# 原代码是 ddply(iris,.(Species),function(df) mean(df[1:4]))
# 错误在于数据框的统计应该用colMeans
ddply(iris,.(Species),function(df) colMeans(df[1:4]))
# 这个例子并没有显示出什么优势,但我们可以学习到plyr的基础使用方式，即对于**ply这种格式的函数，其第一个数据参数是数据源，其他参数可以用?来查询.
初看起来plyr包所具备的功能并不很出彩，下面我们看一个略为复杂例子。还是用iris数据，我们希望对每一种花做一个简单回归。
# 首先定义回归函数
model <- function(x) {
lm(Petal.Length~Petal.Width,data=x)
}
# 如果用普通的函数则需要如下的分割、计算、整合三个步骤共四条命令
# Split函数的作用是将数据框按照指定字段分组，但不做后续计算。lapply函数可以对每组数据都执行同样的算法。Split和lapply两者结合可以实现本案例。
pieces <- split(iris,list(iris$Species))
models <- lapply(pieces,model)
result <- lapply(models,coef)
do.call('rbind',result)
# 用plyr包只用下面两个函数，每个函数都内置了分割、计算、整合的功能。
result1 <- dlply(iris,.(Species),model)
result2 <- ldply(result1,function(x) coef(x))plyr包中还有两个比较特别的函数，分别是rply和mply，它们分别对应的是replicate和mapply函数。
replicate(20,mean(runif(100)))
rdply(20, mean(runif(100)))
mapply(rnorm,mean=1:5,sd=1:5, n=2)
mdply(data.frame(mean = 1:5, sd = 1:5), rnorm, n = 2)最后我们来看一个mdply函数的应用，我们希望用神经网络包来为不同的花进行分类，使用BP神经网络需要的一个参数就是隐藏层神经元的个数。我们来尝试用1到10这十个参数运行模型十次，并观察十个建模结果的预测准确率。但我们并不需要手动运行十次。而是使用mdply函数来完成这个任务。
library(nnet)
# 确定建模函数
nnet.m <- function(...) {
nnet(Species~.,data=iris,trace=F,...)
}
# 确定输入参数
opts <- data.frame(size=1:10,maxiter=50)
# 建立预测准确率的函数
accuracy <- function(mod,true) {
pred <- factor(predict(mod,type='class'),levels=levels(true))
tb <- table(pred,true)
sum(diag(tb))/sum(tb)
}
# 用mlply函数建立包括10个元素的列表，每个元素包括了一个建模结果
models <- mlply(opts,nnet.m)
# 再用ldply函数读取列表，计算后得到最终结果
ldply(models,'accuracy',true=iris$Species)下面是其他操作函数
each()：each(min, max)等价于function(x) c(min = min(x), max = max(x))。
colwise()：colwise(median)将计算列的中位数。
arrange()：超级顺手的函数，可以方便的给dataframe排序。
rename()：又是一个handy的函数，按变量名而不是变量位置重命名。
count()：返回unique值，等价于length(unique(**))。
match_df()：方便的配合count()等，选出符合条件的行，有点像merge(…,all=F)的感觉。
join()：对于习惯SQL的童鞋，可能比merge()用起来更顺手吧（当然也更快一点），不过灵活性还是比不上merge()。
知识点_3
pylr包的使用
- （1）命名规则
| array | data frame | list | nothing | |
| array | aaply | adply | alply | a_ply |
| data frame | daply | ddply | dlply | d_ply |
| list | laply | ldply | llply | l_ply |
| n replicates | raply | rdply | rlply | r_ply |
| function arguments |
maply | mdply | mlply | m_ply |
| array | data frame | list | nothing | |
| array | apply | adply | alply | a_ply |
| data frame | daply | aggregate | by | d_ply |
| list | sapply | ldply | lapply | l_ply |
| n replicates | replicate | rdply | replicate | r_ply |
| function arguments |
mapply | mdply | mapply | m_ply |
命名规则：前三行是基本类型。
根据输入类型和输出类型：a=array，d=data frame，l=list，_ 表示输出放弃。第一个字母表示输入，第2个字母表示输出。
后两行是对应apply族的replicates和mapply这两个函数，分别表示n次重复和多元函数参数的情况，第2个字母还是表示输出类型。
从命名特点来看，我们不需要列出每个函数的情况了，只要从输入和输出两方面分别讨论即可。
-
（2）参数说明
a*ply(.data, .margins, .fun, ..., .progress = "none")
d*ply(.data, .variables, .fun, ..., .progress = "none")
l*ply(.data, .fun, ..., .progress = "none")
这些函数有两到三个主要的参数，依赖于输入的类型：
参数.data是我们要用来分片-计算-合并的；参数.margins或者.variables描述了分片的方式；参数.fun表示用来处理的函数，其它更多的参数（...）是传递给处理函数的；参数.progress用来控制显示一个进度条。
- (3) 输入
输入类型有三种，每一种类型给出了如何进行分片的不同方法。
简单来说：
a*ply( )：数组（包括矩阵和向量）按维数分为低维的片。
d*ply( )：数据框被变量组合分成子集。
l*ply( )：列表的每个元素就是一个分片。
因此，对输入数据集的分片，不是取决于数据的结构，而是取决于所采用的方法。
1. 一个对象采用 a*ply( )分片必须对应dim( )且接受多维的索引；
2. 采用 d*ply( )分片，要利用split( )并强制转换为列表；
3. 采用 l*ply( )，需要用 length() and [[。
所以数据框可以被传递给 a * ply( )，可以象2维的矩阵那样处理，也可以传递给l*ply( )，被视为一个向量的列表。
三种类型各自的特点：
（a）： 输入数组（ a*ply() ）
a*ply()的分片特点在于.margins参数，它和apply很相似。对于2维数组， .margins 可以取1，2，或者c(1:2)，对应2维数组的3种分片方式。
• .margins = 1: Slice up into rows.
• .margins = 2: Slice up into columns.
• .margins = c(1,2): Slice up into individual cells.对于2维数组，则有3种分片方式：
对于3维数组，则有7种分片方式：
.margins对应更高维的情况，可能会面临一种爆发式的组合。
（b）输入数据框（ d*ply() ）
使用d*ply时，需要特别指定分组所用的变量或变量函数，它们会被首先计算，然后才是整个数据框。
有下面几种指定方式：
• .(var1)。按照变量var1的值来对数据框分组
• 多重变量 .(a,b,c)。将按照三个变量的交互值来分组。
这种形式输出的时候，有点复杂。如果输出为数组，则数组会有三个维度，分别以 a,b,c 的值作为维数名。如果输出为数据框，将会包含 a,b,c 取值的三个额外的列。如果输出为列表，则列表元素名为按周期分割的 a,b,c 的值。
• 作为列名的字符向量：c("var1", "var2")。
• 公式~ var1 + var2。(c) 输入列表（ l*ply() ）
l * ply() 不需要描述如何分片的函数，因为列表本身就是按照元素的分划。使用l * ply()相当于a*ply()作用于一维数组的效果。
知识点_4
plyr包案例集
本文给出几个关于使用plyr包来进行数据处理的例子。重点在于plyr包的应用，而不是深入地探讨数据的分析。
- 1. 点球成金
此例来源于 Wickham 的论文[ Hadley Wickham ：The Split-Apply-Combine Strategy for Data Analysis Journal of Statistical Software，April 2011, Volume 40, Issue 1. ]。案例里的图形是我作的。
布拉德.皮特在《点球成金》里用数据方法发掘棒球运动员的价值，我们也可以来试试。plyr 包的baseball数据集包括了1887-2007年间1228位美国职业棒球运动员15年以上的击球记录。
> library(plyr)
> data(baseball)
> dim(baseball)
[1] 21699 22下面的分析，是要研究击球手的表现。
关注四个变量：
id：运动员的身份；
year：纪录的年份；
rbi：跑垒得分，运动员在赛季内的跑动数目；
ad：轮到击球或者面对投手的次数。先来计算“职业年份”，就是运动员开始职业生涯以来的年数。
对某一位运动员：
> baberuth <- subset(baseball, id == "ruthba01")
> # 在baberuth里加入cyear
> baberuth <- transform(baberuth, cyear = year - min(year) + 1) 对所有的运动员：
> baseball <- ddply(baseball, .(id), transform, cyear = year - min(year) + 1)先看看Babe Ruth这位运动员的模式，画rbi/ab（每次击球的跑动）的时间序列图：
> library(ggplot2)
> cyear <- baberuth$cyear
> ra <- (baberuth$rbi)/(baberuth$ab)
> a <- data.frame(cyear,ra)
> p <- ggplot(a,aes(cyear,ra))
> p + geom_line()
> # 或者（画图代码）
> # qplot(cyear, rbi / ab, data = baberuth, geom = "line")
下面使用d_ply函数按下面的方式对各位运动员们画图并保存为pdf格式：
（1）按照运动员的平均rbi / ab值对运动员排序，这样确保如果某个图画不出的时候可以画出其它的。
（2）只取ab大于25的运动员
> baseball <- subset(baseball, ab >= 25)
> xlim <- range(baseball$cyear, na.rm=TRUE)
> ylim <- range(baseball$rbi / baseball$ab, na.rm=TRUE)
> plotpattern <- function(df) {
+ qplot(cyear, rbi / ab, data = df, geom = "line", xlim = xlim, ylim = ylim)
+ }
> pdf("paths.pdf", width = 8, height = 4)
> d_ply(baseball, .(reorder(id, rbi / ab)), failwith(NA, plotpattern), .print = TRUE)
> dev.off()这些图里能看出大概的线性趋势。来对每个运动员拟合一下线性模型。先看Babe Ruth的：
> model <- function(df) {
+ lm(rbi / ab ~ cyear, data = df)
+ }
> model(baberuth)
Call:
lm(formula = rbi/ab ~ cyear, data = df)
Coefficients:
(Intercept) cyear
0.203200 0.003413 然后用dlply对所有的运动员：
> bmodels <- dlply(baseball, .(id), model)这样共有1145个模型的列表，下面提取这些模型的系数（slope and intercept）和R^2，
> rsq <- function(x) summary(x)$r.squared
> bcoefs <- ldply(bmodels, function(x) c(coef(x), rsquare = rsq(x)))
> names(bcoefs)[2:3] <- c("intercept", "slope")
> head(bcoefs)
>
id intercept slope rsquare
1 aaronha01 0.18329371 0.0001478121 0.000862425
2 abernte02 0.00000000 NA 0.000000000
3 adairje01 0.08670449 -0.0007118756 0.010230121
4 adamsba01 0.05905337 0.0012002168 0.030184694
5 adamsbo03 0.08867684 -0.0019238835 0.108372596
6 adcocjo01 0.14564821 0.0027382939 0.229040266把所有模型的R^2绘直方图：（代码有问题？？？没画出来？？？待修改）
> qplot(rsquare, data=bcoefs, geom="histogram", binwidth=0.01)
可以看出这些模型整体来说拟合的效果是很差的。
下面把那些拟合效果好的模型找出来：先利用系数进行“合并”，再挑出R^2为1的模型：
> baseballcoef <- merge(baseball, bcoefs, by = "id")
> subset(baseballcoef, rsquare > 0.999)$id
>
[1] "bannifl01" "bannifl01" "bedrost01" "bedrost01"
[5] "burbada01" "burbada01" "carrocl02" "carrocl02"
[9] "cookde01" "cookde01" "davisma01" "davisma01"
[13] "jacksgr01" "jacksgr01" "lindbpa01" "lindbpa01"
[17] "oliveda02" "oliveda02" "penaal01" "penaal01"
[21] "powerte01" "powerte01" "splitpa01" "splitpa01"
[25] "violafr01" "violafr01" "wakefti01" "wakefti01"
[29] "weathda01" "weathda01" "woodwi01" "woodwi01"所有这些拟合好的模型都只有两个数据点。
换个角度看一下这些模型。
绘制斜率和截距的散点图：（代码有问题？？？没画出来？？？待修改）
> p <- ggplot(bcoefs, aes(slope, intercept))
> p <- p + geom_point(aes( size = rsquare), alpha = 0.6)
放大局部：（代码有问题？？？没画出来？？？待修改）
> s <- subset(baseballcoef,slope>-0.01&slope<0.01)
> p <- ggplot(s, aes(slope, intercept))
> p <- p + geom_point(aes( size = rsquare), alpha = 0.6)
可以看出，斜率和截距之间是负相关的，且拟合坏的模型其估计值都接近于0。
- 2. 起个好名字
plyr包还有很多对于数据集操作的函数。本文涉及summarise，arrange，mutate
这个案例来自Wickham的课程主页（http://stat405.had.co.nz/）。
数据集Baby name包括了美国从1880年到2008年间排名前1000位的婴儿姓名。数据集在课程主页下载。
library(plyr)
library(ggplot2)
bnames <- read.csv("bnames2.csv.bz2")
births <- read.csv("births.csv")
# 先取一个名字看一看，
steve<-subset(bnames,name == "Steve")
qplot(year, prop, data = steve, geom = "line")
苹果教主生于1955年，看来是个当时的流行名字。
# 在steve里求概括统计量
summarise(steve,least = year[prop == min(prop)],most = year[prop == max(prop)])
least most
1 2008 1959
# 按比例降序重排steve
arrange(steve, desc(prop))
# 在steve中增加一列per1000，取1000 * prop的整数
mutate(steve, per1000 = round(1000 * prop))下面来探索一下名字的趋势，
这涉及到使用外部数据集，下面合并bnames和 births
bnames2 <- join(bnames, births, by = c("year", "sex"))
bnames2 <- mutate(bnames2, n = round(prop * births))看看出生趋势
qplot(year, births, data = births, geom = "line",color = sex)
# 那些年，有多少个steve出生呢
steve1<- subset(bnames2, name == "Steve")
summarise(steve1, sum(n))
sum(n)
1 237613
# 对每个名字都算一下：（这就是split-apply-combine步骤了）
counts <- ddply(bnames2, "name", summarise, n=sum(n))把名字按数量重排一下：
best<-arrange(counts, desc(n))大众款的名字是：
head(best)
name n
1 James 5043259
2 John 5036828
3 Robert 4771447
4 Michael 4226596
5 Mary 4111514
6 William 3966170稀有版：
tail(best)
name n
6777 Delina 4
6778 Delle 4
6779 Dema 4
6780 Dollye 4
6781 Eithel 4
6782 Elzada 4