前言：今天要講另一種資料處理的方法～如果內容有哪些錯誤的地方，請多多包涵～

正文開始-->
首先呢，R語言充滿了各種套件，今天要講的dplyr套件只是其中一種。而此套鑑識R語言中一個名為tidyverse套件系統中的其中一項。tidyverse套件系統的核心包括了：

• ggplot2：視覺化分析。
• purrr：執行迴圈。
• tibble：增強資料框架。
• dplyr：資料處裡。
• tidyr：精簡資料。
• stringr：字串整理。
• readr：資料輸入。
• forcats：處理類別變數。
  因為內容太多了，所以只會挑兩個出來講～ggplot2的介紹會在之後的章節出現！以下開始啦～

【dplyr套件】
是一種資料處理器，相比前面的資料處理函數，dplyr() 套件中融入了許多概念與結構化查詢語言（Structured Query Language，SQL）相仿的函數，會搭配 %>% 運算子一起使用，使處理資料的效率變得更高。

【安裝載入】
關於安裝載入的語法就如前面套件篇所說的，輸入

• install.packages("dplyr")：安裝套件。
• library(dplyr)：載入套件。

【常用函數】
dplyr套件中所提供的常用函數如下

• filter()：選要分析的觀察值，觀察列子集（Row）。
• select()：選要分析的欄位，欄位子集（Column）。
• mutate()：增加新欄位。
• summarise()：計算統計值。
• group_by()：依照類別變數分組，常搭配 summarise() 函數。
• arrange()：依照變數排序觀測值。
• rename()：欄位重新命名。
• %>%：the “pipe” operator 連結上數函式，將所有函式計算串在一起執行。

參考：

1. https://bookdown.org/jefflinmd38/r4biost/basictidy.html
2. https://yijutseng.github.io/DataScienceRBook/eda.html#dplyr
3. https://bookdown.org/tonykuoyj/eloquentr/dplyr.html