在R裡面處理數據前處理時，dplyr 是非常強大的一個封包，其主要設計的理念有三個：

1. 整合所有在前處理數據會常用的“邏輯”，變成簡單易懂的函數，比如：過濾特定行、針對特定行資料作出彙整等等。
2. 底層使用c++撰寫，讓其處理時速度較快
3. 其在“輸入”的檔案支持性良好，支持多種資料庫的串接

dplyr是由Hadley Wickham開發的，承接plyr的邏輯。語法上加入pipeline的概念，可以寫得非常精簡。

dplyr package 最重要的5個函數，其實就代表在資料前處理的普遍操作

• select
  • 挑選特定column出來
• filter
  • 自訂條件濾掉column中的資料
• arrange
  • 調整row排列順序
• mutate
  • 以現有的column資料做運算，形成新的column
• summarise
  • 將目前的資料做統計運算，形成統計結論

當然新版本的dplyr其實會把輸入的檔案，轉換成tbl/tibble的格式，在資料呈現和內建的處理邏輯會有些不同，可能要小心，這邊寫其中一個用原生data.frame處理邏輯轉入到使用dplyr可能會遇到的。隨者使用tidyverse的包越來越多，會發現Hadley Wickham有一套很棒的計畫在逐漸把R原生的"較不直覺的"語法改進。

以下分別示範在dplyr中這幾個用法：

使用常用的mtcars資料集做示範：

select

data("mtcars")
mtcars %>% str()

這筆資料由Motor Trend US 雜誌所提供，總共有32部介於1973-74年出產的汽車其性能的資訊。

Select ：挑選特定欄位進行分析，其利害的地方其實是這個函數的子函數：

1. starts_with() 挑選欄位名稱開頭有""字串的欄位
2. ends_with()   挑選欄位名稱結尾有""字串的欄位
3. contains()       挑選欄位名稱中包含""字串的欄位
4. matches()       挑選欄位名稱符合""字串的欄位

select(mtcars, starts_with("m"))
select(mtcars,  ends_with("b"))
select(mtcars, contains("ra"))
select(mtcars, matches("a"))
select(mtcars, disp, am)

Filter: 根據特定條件篩選資料
filter的使用就蠻直覺的，可以直接在後面接logical條件，且可以直接使用欄位名稱

filter(mtcars, cyl == 8)
filter(mtcars, cyl < 6)

# Multiple criteria
filter(mtcars, cyl < 6 & vs == 1)
filter(mtcars, cyl < 6 | vs == 1)

# Multiple arguments are equivalent to and
filter(mtcars, cyl < 6, vs == 1)

這邊整理filter可以使用的一些“logic”表示法

Logic symbol
==	等於
！=	不等於
>	大於
<	小於
%in%	包含於
is.na()	是否為NA值

Arrange: 將資料根據特定欄位來排序
預設是將數值由小到大排下去，假如有NA值的話，直接排最後，使用desc則變成由大到小，其本身支持multiple arrange

arrange(mtcars, cyl, disp)
arrange(mtcars, desc(disp))

Mutate:由已有的行經過“處理（加減乘除等等）”，產生新的行

mutate(mtcars, displ_l = disp / 61.0237)

Summarise:總結行資料，形成單一值
summarise的函數，可能是需要多點練習，才會比較熟稔他的邏輯，其就是將資料進行sum, mean, median等等，原本r語言中，用來進階統計內建函數可以上場的時候。

summarise(mtcars, mean(disp))
summarise(group_by(mtcars, cyl), mean(disp))
summarise(group_by(mtcars, cyl), m = mean(disp), sd = sd(disp))

其實除了這五個基本函數外，dplyr封包中有很多進階的功能，可以進一步來活用！

這邊有Rstudio精心整理的cheat sheet，可以用來幫助學習