％>％来自dplyr包的管道函数，我们可以将其理解为车间里的流水线，经过前一步加工的产品才能进入后一步进一步加工，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。
符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置（或剩下唯一一个选项的设置。
比如我们要算f(x)=sin((x+1)^2)在x=4的值，可以分为以下三步：
计算a = x+1的值；
计算b = a^2的值；
计算c = sin(b)的值
这样一来，c就是我们需要的最终结果了。用R语言管道传参，只需要这样写：
f1 <- function(x){return(x+1)}
f2 <- function(x){return(x^2)}
f3 <- function(x){return(sin(x))}
library(dplyr) #用管道传参需要这个包
a <- 1
b <- a %>% f1 %>% f2 %>% f3
print(b)
[1] -0.7568025
a%>%f(b)等同于f(a,b)；
b%>%f(a,.,c)等同于f(a,b,c)
例如：
>library(dplyr)
>f1 <- function(x,y){return(x+y)}
>f2 <- function(x,y,z){return(x*y+z)}
>a1 <- 2
>a2 <- 3
>a3 <- 4
>d1 <- a1 %>% f1(a2)
>d1
[1] 5
>d2 <- a2 %>% f2(a1,.,a3)
>d2
[1] 10
>d3 <- a3 %>% f2(a1,a2,.)
>d3
[1] 10
创建一份数据:
>library(tidyr)
>date <- as.Date('2017-6-22')+0:14
>hour <- sample(1:24, 15)
>min <- sample(1:60, 15)
>second <- sample(1:60, 15)
>dat <- data.frame(date,hour,min,second)
>dat
date hour min second
1 2017-06-22 22 54 15
2 2017-06-23 7 51 4
3 2017-06-24 11 23 38
4 2017-06-25 23 45 50
5 2017-06-26 14 60 44
6 2017-06-27 5 24 56
7 2017-06-28 9 39 25
8 2017-06-29 20 22 22
9 2017-06-30 2 17 43
10 2017-07-01 17 56 31
11 2017-07-02 19 11 33
12 2017-07-03 24 35 18
13 2017-07-04 15 6 13
14 2017-07-05 4 12 47
15 2017-07-06 12 7 30
我们想把它变成标准时间格式，怎么办呢？“tidyr”包的函数unite()可以以指定字符连接指定列，形成新列，具体用法见下例：
>a1 <- rep(1,5)
>a2 <- rep(2,5)
>a3 <- rep(3,5)
>A <- data.frame(a1,a2,a3)
>A
a1 a2 a3
1 1 2 3
2 1 2 3
3 1 2 3
4 1 2 3
5 1 2 3
>A1 <- unite(A,a12,a1,a2,sep = '~')
或者>A1 <- A %>% unite(a12,a1,a2,sep = '~')
对数据A的列a1,a2合并为新列a12，用“~”连接。
>A1
a12 a3
1 1~2 3
2 1~2 3
3 1~2 3
4 1~2 3
5 1~2 3
再来一步：
>A2 <- unite(A1,a123,a12,a3,sep = '/')
>A2 <- A1 %>% unite(a123,a12,a3,sep = '/')
对A1里面的a12与a3用“/”连接，形成新列“a123”。
>A2
a123
1 1~2/3
2 1~2/3
3 1~2/3
4 1~2/3
5 1~2/3
也可以用管道传参一步搞定：
>A %>%unite(a12,a1,a2,sep = '~') %>% unite(a123,a12,a3,sep = '/')
a123
1 1~2/3
2 1~2/3
3 1~2/3
4 1~2/3
5 1~2/3
看懂上例，就可以用管道传参一步搞定时间转换问题。
>dat1 <- dat %>%unite(datehour,date,hour,sep = ' ')%>%unite(datetime,datehour,min,second,sep = ':')
>dat1
datetime
1 2017-06-22 22:54:15
2 2017-06-23 7:51:4
3 2017-06-24 11:23:38
4 2017-06-25 23:45:50
5 2017-06-26 14:60:44
6 2017-06-27 5:24:56
7 2017-06-28 9:39:25
8 2017-06-29 20:22:22
9 2017-06-30 2:17:43
10 2017-07-01 17:56:31
11 2017-07-02 19:11:33
12 2017-07-03 24:35:18
13 2017-07-04 15:6:13
14 2017-07-05 4:12:47
15 2017-07-06 12:7:30
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原文链接
reshape2包的进化版—tidyr包
tidyr包的作者是Hadley Wickham。这个包常跟dplyr结合使用。
本文将演示tidyr包中下述四个函数的用法：
gather—宽数据转为长数据。类似于reshape2包中的melt函数
spread—长数据转为宽数据。类似于reshape2包中的cast函数
unit—多列合并为一列
separate—将一列分离为多列
下面使用datasets包中的mtcars数据集做演示。
library(tidyr)
library(dplyr)
head(mtcars)
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
为方便处理，在数据集中增加一列car
mtcars$car <- rownames(mtcars)
mtcars <- mtcars[, c(12, 1:11)]
gather
gather的调用格式为：
gather(data, key, value, ..., na.rm = FALSE, convert = FALSE)
这里，...表示需要聚合的指定列。
与reshape2包中的melt函数一样，得到如下结果：
mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, -car)
head(mtcarsNew)
car attribute value
1 Mazda RX4 mpg 21.0
2 Mazda RX4 Wag mpg 21.0
3 Datsun 710 mpg 22.8
4 Hornet 4 Drive mpg 21.4
5 Hornet Sportabout mpg 18.7
6 Valiant mpg 18.1
tail(mtcarsNew)
car attribute value
347 Porsche 914-2 carb 2
348 Lotus Europa carb 2
349 Ford Pantera L carb 4
350 Ferrari Dino carb 6
351 Maserati Bora carb 8
352 Volvo 142E carb 2
如你所见，除了car列外，其余列聚合成两列，分别命名为attribute和value。
tidyr很好的一点是可以只gather若干列而其他列保持不变。如果你想gather在map和gear之间的所有列而保持carb和car列不变，可以像下面这样做：
mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, mpg:gear)
head(mtcarsNew)
car carb attribute value
1 Mazda RX4 4 mpg 21.0
2 Mazda RX4 Wag 4 mpg 21.0
3 Datsun 710 1 mpg 22.8
4 Hornet 4 Drive 1 mpg 21.4
5 Hornet Sportabout 2 mpg 18.7
6 Valiant 1 mpg 18.1
spread
spread的调用格式为：
spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE)
与reshape2包中的cast函数一样，得到如下结果：
mtcarsSpread <- mtcarsNew %>% spread(attribute, value)
head(mtcarsSpread)
car carb mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear
1 AMC Javelin 2 15.2 8 304 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3
2 Cadillac Fleetwood 4 10.4 8 472 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3
3 Camaro Z28 4 13.3 8 350 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3
4 Chrysler Imperial 4 14.7 8 440 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3
5 Datsun 710 1 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4
6 Dodge Challenger 2 15.5 8 318 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3
unite
unite的调用格式如下：
unite(data, col, ..., sep = "_", remove = TRUE)
where ... represents the columns to unite and col represents the c
这里，...表示需要合并的列，col表示合并后的列。
我们先虚构一些数据：
set.seed(1)
date <- as.Date('2016-01-01') + 0:14
hour <- sample(1:24, 15)
min <- sample(1:60, 15)
second <- sample(1:60, 15)
event <- sample(letters, 15)
data <- data.frame(date, hour, min, second, event)
data
date hour min second event
1 2016-01-01 7 30 29 u
2 2016-01-02 9 43 36 a
3 2016-01-03 13 58 60 l
4 2016-01-04 20 22 11 q
5 2016-01-05 5 44 47 p
6 2016-01-06 18 52 37 k
7 2016-01-07 19 12 43 r
8 2016-01-08 12 35 6 i
9 2016-01-09 11 7 38 e
10 2016-01-10 1 14 21 b
11 2016-01-11 3 20 42 w
12 2016-01-12 14 1 32 t
13 2016-01-13 23 19 52 h
14 2016-01-14 21 41 26 s
15 2016-01-15 8 16 25 o
现在，我们需要把date，hour，min和second列合并为新列datetime。通常，R中的日期时间格式为"Year-Month-Day-Hour:Min:Second"。
dataNew <- data %>%
unite(datehour, date, hour, sep = ' ') %>%
unite(datetime, datehour, min, second, sep = ':')
dataNew
datetime event
1 2016-01-01 7:30:29 u
2 2016-01-02 9:43:36 a
3 2016-01-03 13:58:60 l
4 2016-01-04 20:22:11 q
5 2016-01-05 5:44:47 p
6 2016-01-06 18:52:37 k
7 2016-01-07 19:12:43 r
8 2016-01-08 12:35:6 i
9 2016-01-09 11:7:38 e
10 2016-01-10 1:14:21 b
11 2016-01-11 3:20:42 w
12 2016-01-12 14:1:32 t
13 2016-01-13 23:19:52 h
14 2016-01-14 21:41:26 s
15 2016-01-15 8:16:25 o
separate
separate的调用格式为：
separate(data, col, into, sep = "[^[:alnum:]]+", remove = TRUE,
convert = FALSE, extra = "warn", fill = "warn", ...)
我们可以用separate函数将数据恢复到刚创建的时候，如下所示：
data1 <- dataNew %>%
separate(datetime, c('date', 'time'), sep = ' ') %>%
separate(time, c('hour', 'min', 'second'), sep = ':')
data1
date hour min second event
1 2016-01-01 07 30 29 u
2 2016-01-02 09 43 36 a
3 2016-01-03 13 59 00 l
4 2016-01-04 20 22 11 q
5 2016-01-05 05 44 47 p
6 2016-01-06 18 52 37 k
7 2016-01-07 19 12 43 r
8 2016-01-08 12 35 06 i
9 2016-01-09 11 07 38 e
10 2016-01-10 01 14 21 b
11 2016-01-11 03 20 42 w
12 2016-01-12 14 01 32 t
13 2016-01-13 23 19 52 h
14 2016-01-14 21 41 26 s
15 2016-01-15 08 16 25 o
首先，将datetime分为date列和time列。然后，将time列分为hour，min，second列。
