本篇文章要介紹在 dplyr 的一些常用函數，除了上次介紹的 filter 和 arrange ，今天會介紹 select 和 mutate。

library(tidyverse)
library(nycflights13)

今天我們使用的一樣是 nycflights13 裡頭的 flights 這筆資料。

glimpse(flights)

可以看到它是336776x19的資料框，有就是我們有336776筆資料，且有19種變數。

因為可能會有我們暫時不需要的變數，所以我們可以使用 select 去縮小我們的資料框。如下：

select(flights,year,month,day)

如此以來我們就會變成336776x3的資料框，語法和上次的函數類似，前面是填入你的資料，而後面就是你想要留下的變數，也可以有一些特別的操作。

select(flights,year:day)

上述程式碼代表的是選擇year到day之間的所有變數，因為之間只有month，所以一樣是336776x3的資料框。其實也可以用扣的！

select(flights,-(year:day))

上述程式碼會把除了year,month,day以外的變數都留下來。

而select裡面還有一些其他的語法。

select(flights,starts_with("dep"))

starts_with ("dep") 會把開頭是"dep"的變數都留下來。

select(flights,ends_with("time"))

ends_with("time") 會把結尾是"time"的變數都留下來。

select(flights,contains("rr"))

contains("rr") 會把變數中含有"rr"字串的變數都留下來。

我們也可以利用 rename 進行變數改名。

n_flights<-rename(flights,ABC=tailnum)
glimpse(n_flights)

也可以搭配 everything() 把一些變數移至前面。

select(flights,time_hour,air_time,everything())

這段程式碼的意思是將 time_hour 和 air_time 放到第一和第二行，其他則按照原本的順序。

如果你想要新增變數，那我們可以使用 mutate 。

mutate(flights,gain=arr_delay-dep_delay)

即可增加新的變數，所以如果你想在資料間做運算是很輕易可以達成的，而 transmute 可以只留下新增的變數。

transmute(flights,gain=arr_delay-dep_delay)

當然你也可以搭配以些四則運算在內部，或是一些內件計算函數，如：sum(),log(),log2()等等。

像是

transmute(flights,a=air_time/60)

就可以對整行做統一的除法，或是

transmute(flights,b=(sched_arr_time)/sum(sched_arr_time))

就可以看出對於整體來說，各資料所佔的比例。也可以取log去做資料調整。

transmute(flights,c=log(sched_arr_time))

當然它的內建函數還很多，我們最後介紹一些常見的排序函數。

(y<-c(1,9,2,NA,3,4))

min_rank(y)

如果這個函數無法滿足你，也可以試試 row_number() dense_rank percent_rank cume_dist ntile 。

這些都是一些常用來做排序的常見函數，這次的介紹到這裡，謝謝大家。下一次我會介紹分組摘要 summarize ，它一樣是dplyr的內部函數，在資料分析中也佔著重要的角色。