正文

今天要來紀錄的是dplyr的操縱函式，先針對提取案例(Extract Cases)進行練習，以下函式會回傳一組資料列作為新的資料表：

1. filter(.data, ..., .preserve = FALSE)： 取出符合邏輯條件的資料列。
   可以使用的邏輯及布林運算子：

   1. ==
   2. <
   3. <=
   4. is.na()
   5. %in%
   6. |
   7. xor()
   8. !=
   9. >
   10. >=
   11. !is.na()
   12. !
   13. &
   

篩選mtcars資料集中mpg大於20的資料列

mtcars |> filter(mpg > 20)

2. distinct(.data, ..., .keep_all = FALSE)：去除有重複值的資料列。

取出mtcars資料集的gear不重複資料列

mtcars |> distinct(gear)

3. slice(.data, ...,, .preserve = FALSE)：取出特定位置的資料列。

取出mtcars資料集的第10列到第15列

mtcars |> slice(10:15)

4. slice_sample(.data, ..., n, prop, weight_by = NULL, replace = FALSE): 隨機取出資料列。使用n設定要取出的資料列數量，或是使用prop以資料集比例的方式取出的資料列數量。

隨機取出mtcars資料表5個資料列

mtcars |> slice_sample(n = 5, replace = TRUE)

隨機取出mtcars資料表10％比例數量的資料列

mtcars |> slice_sample(prop = 0.1, replace = TRUE)

5. slice_min(.data, order_by, ..., n, prop, with_ties = TRUE): 取出有最小值的資料列。同理，slice_max()為取出有最大值的資料列。可以n個資料列(最小的前n名)，或用prop取出比例的資料量，與slice_sample()的參數相同意義。

取mtcars資料集mpg前25％數量最小的資料列

mtcars |> slice_min(mpg, prop = 0.25)

6. slice_head(.data, ..., n, prop)：取出前n列的資料列，或使用prop以比例取出。同理，slice_tail()為取出後n列的資料列。

取mtcars資料集前5列的資料列

mtcars |> slice_head(n = 5)

今天的小筆記就先到這邊，大家明天見～～

參考資料：Data transformation with dplyr :: Cheatsheet