可视化是一个重要工具，但是我们需要把数据整理成正确的形式来进行可视化。 通常，需要创建一些新的变量或摘要，或者重命名变量或对观察值进行重新排序，以使数据可视化起来更容易一些。 接下来我们主要会使用到
dplyr
包，本节内容涉及到
mutate()
函数。
1. 使用
mutate()
添加新的变量
除了选择现有列之外，添加作为现有列功能的新列通常也很有用。 这就是
mutate（）
的工作。
mutate（）
总是在数据集的末尾添加新列，因此我们将首先创建一个较窄的数据集，以便可以看到新的变量。 当使用RStudio时，查看所有列的最简单方法是
View（）
。
flights_sml <- select(flights,
year:day,
ends_with("delay"),
distance,
air_time
)
mutate(flights_sml,
gain = dep_delay - arr_delay,
speed = distance / air_time * 60
)
#> # A tibble: 336,776 x 9
#> year month day dep_delay arr_delay distance air_time gain speed
#> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 2013 1 1 2 11 1400 227 -9 370.
#> 2 2013 1 1 4 20 1416 227 -16 374.
#> 3 2013 1 1 2 33 1089 160 -31 408.
#> 4 2013 1 1 -1 -18 1576 183 17 517.
#> 5 2013 1 1 -6 -25 762 116 19 394.
#> 6 2013 1 1 -4 12 719 150 -16 288.
#> # … with 336,770 more rows
mutate(flights_sml,
gain = dep_delay - arr_delay,
hours = air_time / 60,
gain_per_hour = gain / hours
)
#> # A tibble: 336,776 x 10
#> year month day dep_delay arr_delay distance air_time gain hours
#> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 2013 1 1 2 11 1400 227 -9 3.78
#> 2 2013 1 1 4 20 1416 227 -16 3.78
#> 3 2013 1 1 2 33 1089 160 -31 2.67
#> 4 2013 1 1 -1 -18 1576 183 17 3.05
#> 5 2013 1 1 -6 -25 762 116 19 1.93
#> 6 2013 1 1 -4 12 719 150 -16 2.5
#> # … with 336,770 more rows, and 1 more variable: gain_per_hour <dbl>
如果只想保留新变量，请使用
transmute（）
：
transmute(flights,
gain = dep_delay - arr_delay,
hours = air_time / 60,
gain_per_hour = gain / hours
)
#> # A tibble: 336,776 x 3
#> gain hours gain_per_hour
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 -9 3.78 -2.38
#> 2 -16 3.78 -4.23
#> 3 -31 2.67 -11.6
#> 4 17 3.05 5.57
#> 5 19 1.93 9.83
#> 6 -16 2.5 -6.4
#> # … with 336,770 more rows
有许多用于创建新变量的函数，可以将它们与
mutate（）
一起使用。关键属性是必须对函数进行向量化：它必须将值的向量作为输入，并返回具有与输出相同数量的值的向量。在航班数据集中,可以使用以下命令从dep_time计算小时和分钟：
transmute(flights,
dep_time,
hour = dep_time %/% 100,
minute = dep_time %% 100
)
#> # A tibble: 336,776 x 3
#> dep_time hour minute
#> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 517 5 17
#> 2 533 5 33
#> 3 542 5 42
#> 4 544 5 44
#> 5 554 5 54
#> 6 554 5 54
#> # … with 336,770 more rows
(x <- 1:10)
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
lag(x)
#> [1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9
lead(x)
#> [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 NA
累积和滚动聚合：R提供用于运行总和，乘积，最小值和最大值的函数：
cumsum（），cumprod（），cummin（），cummax（）
;
dplyr
提供
cummean（）
来累积平均值。 如果需要滚动聚合（即，在滚动窗口上计算得出的总和），尝试使用
RcppRoll
软件包。
x
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
cumsum(x)
#> [1] 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55
cummean(x)
#> [1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5
逻辑比较，<，<=，>，> =，！=和==。
排名：有许多排名函数，但是应该从
min_rank（）
开始。 它执行最常用的排名类型（例如，第一，第二，第二，第四）。 默认值将最小值赋予较小的等级。 使用
desc（x）
可以为最大值赋予最小的秩。
y <- c(1, 2, 2, NA, 3, 4)
min_rank(y)
#> [1] 1 2 2 NA 4 5
min_rank(desc(y))
#> [1] 5 3 3 NA 2 1
如果
min_rank（）
不能满足需求，请查看变体
row_number（），densed_rank（），percent_rank（），cume_dist（）
和
ntile（）
。
row_number(y)
#> [1] 1 2 3 NA 4 5
dense_rank(y)
#> [1] 1 2 2 NA 3 4
percent_rank(y)
#> [1] 0.00 0.25 0.25 NA 0.75 1.00
cume_dist(y)
#> [1] 0.2 0.6 0.6 NA 0.8 1.0
参考：
https://r4ds.had.co.nz/transform.html
