第三天：用dplyr处理数据框—— 管道符，summarise（）和group

####一，管道符 %>% 先记住→（快捷键ctrl +shift +M）

###有时候我们需要对数据进行一些列命令，后面的命令需要前面命令的结果。下面的例子中

把数据birthwt里面的变量age利用第二天学习的mutate（）函数，添加新变量Age.group,在将Age.group转换成因子并给各个水平添加标签。

##载入MASS包中的数据
##加载包
data(birthwt,package ="MASS")
library(dplyr)A <- birthwt %>% mutate(Age.group = factor(case_when(age < 30 ~ "young",age > 30 ~ "old")) )str(A)###查看数据框中变量的类型'data.frame':  189 obs. of  11 variables:$ low      : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...$ age      : int  19 33 20 21 18 21 22 17 29 26 ...$ lwt      : int  182 155 105 108 107 124 118 103 123 113 ...$ race     : int  2 3 1 1 1 3 1 3 1 1 ...$ smoke    : int  0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 ...$ ptl      : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...$ ht       : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...$ ui       : int  1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 ...$ ftv      : int  0 3 1 2 0 0 1 1 1 0 ...$ bwt      : int  2523 2551 2557 2594 2600 2622 2637 2637 2663 2665 ...$ Age.group: Factor w/ 2 levels "old","young": 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 ...####不用管道符是这样子的B <-  mutate(birthwt,Age.group = factor(case_when(age < 30 ~ "young",age > 30 ~ "old")) )

####使用summarise () 计算统计量

####summarise()可以计算数据框某变量的统计量。例如，计算变量Age的总和，均值和标准差
birthwt %>% summarise(mean_age = mean(age),tot_age=sum(age),sd_age = sd(age)
)mean_age  tot_age   sd_age
1  23.2381    4392   5.298678

####使用group_by () 拆解数据

####函数group_by() 可以将数据按照分类变量拆成对多个数据框，经常与summarise()函数联用
##例如按照race不同分组，求age的平均数，总和和标准差
birthwt %>% group_by(race) %>% summarise(mean_age = mean(age),tot_age=sum(age),sd_age =sd(age))race mean_age tot_age sd_age<int>    <dbl>   <int>  <dbl>
1     1     24.3    2332   5.65
2     2     21.5     560   5.11
3     3     22.4    1500   4.54

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