R语言使用技巧
当你要对按照数据框某一列的信息对文件进行分组时
1. 可以使用split函数
2. 可以使用group_by() 函数，但是这个函数不能方便你接下来对每个小的group进行更为复杂的操作。
3. group_split() 函数
4. group_nest() 函数以及nest()函数
具体参数可参考：
https://www.jianshu.com/p/2efbf6632dc6
group_list()可以把大的数据框按照某一列切分为小的数据框，这些小的数据框再组成一个list
参考： https://mp.weixin.qq.com/s/XGb3P6SY2UlZMgun_etFmg
nest()函数可以创建嵌套数据框，将多列多行组成一个列表，而这个列表单独成为一列，称为列表列。
nest() 函数有两种使用方式。当用于分组数据框时，nest() 函数会保留用于分组的列，而将其他所有数据归并到列表列中。
还可以在未分组数据框上使用nest()，此时需要指定嵌套哪些列。
使用这些函数时，要清楚输入输出的格式是什么，怎么样取值才能得到想要的格式，是使用appply还是lapply，以及map要根据实际情况来定。
实际工作中，数据集很少是完整的，许多情况下样本中都会包括若干缺失值NA，这在进行数据分析和挖掘时比较麻烦。R语言通过na.fail和na.omit函数可以很好地处理样本中的缺失值。这两个函数的说明如表2-4所示。表2-4 na.fail和na.omit函数说明
函数 说明
na.fail na.fail（<向量a>） 如果向量a内包括至少1个NA，则返回错误；
如果不包括任何NA，则返回原有向量a
na.omit na.omit（<向量a>） 返回删除NA后的向量a
attr（ na.omit（<向量a>） ,"na.action"） 返回向量a中元素为NA的下标
下面来看如下相关示例：
data<-c(1,2,NA,2,4,2,10,NA,9)
data.na.omit<-na.omit(data)
data.na.omit
[1] 1 2 2 4 2 10 9
attr(,"na.action")
[1] 3 8
attr(,"class")
[1] "omit"
attr(data.na.omit,"na.action")
[1] 3 8
attr(,"class")
[1] "omit"
其中，函数na.fail和 na.omit 不仅可以应用于向量，也可以应用于矩阵和数据框。另外还可以使用!x方式方便地删除NA。例如：
a<-c(1,2,3,NA,NA,2,NA,5)
a[!is.na(a)]
[1] 1 2 3 2 5
其中，is.na用于判断向量内的元素是否为NA，返回结果应该是：
向量FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE
即a内元素为NA，其对应的下标元素是TRUE，反之是FALSE。！x是取非逻辑运算符，!is.na（a）表示a内元素不为NA，其对应的下标元素是TRUE，反之是FALSE。通过a[!is.na（a）]进行索引后，即可取出a内不为NA的元素，将其过滤。
a=data.frame(customer=c('a','b','a','m','a','b'),consumption=1:6,groups=c('A','B','A','B','A','B'))aggregate(a$consumption, list(a$customer,a$groups), sum)
Group.1 Group.2 x
1 a A 9
2 b B 8
3 m B 4
