TopGit theo dõi tidyverse/dplyr trên GitHub, đã đạt 5.1k sao. dplyr: A grammar of data manipulation
Tóm tắt dựng từ metadata GitHub của chính dự án — chưa có bài review TopGit. Trang sẽ tự động cập nhật khi bài review đầy đủ được xuất bản.
VÌ SAO CHƯA CÓ REVIEW
TopGit viết bài đầy đủ cho repo có nhiều sao nhất và được yêu cầu nhiều nhất. Trang này là snapshot trong thời gian chờ — xem README gốc ở tab READ ME.
dplyr is a grammar of data manipulation, providing a consistent set of
verbs that help you solve the most common data manipulation challenges:
mutate() adds new variables that are functions of existing variables
select() picks variables based on their names.
filter() picks cases based on their values.
summarise() reduces multiple values down to a single summary.
arrange() changes the ordering of the rows.
These all combine naturally with group_by() which allows you to
perform any operation “by group”. You can learn more about them in
vignette("dplyr"). As well as these single-table verbs, dplyr also
provides a variety of two-table verbs, which you can learn about in
vignette("two-table").
If you are new to dplyr, the best place to start is the data
transformation chapter in R for
Data Science.
Backends
In addition to data frames/tibbles, dplyr makes working with other
computational backends accessible and efficient. Below is a list of
alternative backends:
arrow for larger-than-memory
datasets, including on remote cloud storage like AWS S3, using the
Apache Arrow C++ engine,
Acero.
dbplyr for data stored in a
relational database. Translates your dplyr code to SQL.
dtplyr for large, in-memory datasets.
Translates your dplyr code to high performance
data.table code.
duckplyr for large, in-memory
datasets. Translates your dplyr code to high performance
duckdb queries with zero extra copies and an
automatic R fallback when translation isn’t possible.
sparklyr for very large datasets stored in
Apache Spark.
Installation
# The easiest way to get dplyr is to install the whole tidyverse:
install.packages("tidyverse")
# Alternatively, install just dplyr:
install.packages("dplyr")
Development version
To get a bug fix or to use a feature from the development version, you
can install the development version of dplyr from GitHub.
library(dplyr)
starwars |>
filter(species == "Droid")
#> # A tibble: 6 × 14
#> name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year sex gender
#> <chr> <int> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 none masculi…
#> 2 R2-D2 96 32 <NA> white, blue red 33 none masculi…
#> 3 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA none masculi…
#> 4 IG-88 200 140 none metal red 15 none masculi…
#> 5 R4-P17 96 NA none silver, red red, blue NA none feminine
#> # ℹ 1 more row
#> # ℹ 5 more variables: homeworld <chr>, species <chr>, films <list>,
#> # vehicles <list>, starships <list>
starwars |>
select(name, ends_with("color"))
#> # A tibble: 87 × 4
#> name hair_color skin_color eye_color
#> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Luke Skywalker blond fair blue
#> 2 C-3PO <NA> gold yellow
#> 3 R2-D2 <NA> white, blue red
#> 4 Darth Vader none white yellow
#> 5 Leia Organa brown light brown
#> # ℹ 82 more rows
starwars |>
mutate(name, bmi = mass / ((height / 100)^2)) |>
select(name:mass, bmi)
#> # A tibble: 87 × 4
#> name height mass bmi
#> <chr> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 Luke Skywalker 172 77 26.0
#> 2 C-3PO 167 75 26.9
#> 3 R2-D2 96 32 34.7
#> 4 Darth Vader 202 136 33.3
#> 5 Leia Organa 150 49 21.8
#> # ℹ 82 more rows
starwars |>
arrange(desc(mass))
#> # A tibble: 87 × 14
#> name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year sex gender
#> <chr> <int> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 Jabba De… 175 1358 <NA> green-tan… orange 600 herm… mascu…
#> 2 Grievous 216 159 none brown, wh… green, y… NA male mascu…
#> 3 IG-88 200 140 none metal red 15 none mascu…
#> 4 Darth Va… 202 136 none white yellow 41.9 male mascu…
#> 5 Tarfful 234 136 brown brown blue NA male mascu…
#> # ℹ 82 more rows
#> # ℹ 5 more variables: homeworld <chr>, species <chr>, films <list>,
#> # vehicles <list>, starships <list>
starwars |>
group_by(species) |>
summarise(
n = n(),
mass = mean(mass, na.rm = TRUE)
) |>
filter(
n > 1,
mass > 50
)
#> # A tibble: 9 × 3
#> species n mass
#> <chr> <int> <dbl>
#> 1 Droid 6 69.8
#> 2 Gungan 3 74
#> 3 Human 35 81.3
#> 4 Kaminoan 2 88
#> 5 Mirialan 2 53.1
#> # ℹ 4 more rows
Getting help
If you encounter a clear bug, please file an issue with a minimal
reproducible example on
GitHub. For questions and
other discussion, please use forum.posit.co.
Code of conduct
Please note that this project is released with a Contributor Code of
Conduct. By participating
in this project you agree to abide by its terms.
Trang TopGit này là một snapshot — tab "Readme" hiển thị nguyên văn README của repo (đã bỏ link, giữ ảnh). Repo GitHub ở github.com/tidyverse/dplyr là nguồn chính thức.
tidyverse/dplyr có bao nhiêu sao?
tidyverse/dplyr có 5.1k sao GitHub — tải lại trang để xem số mới nhất, hoặc xem trực tiếp github.com/tidyverse/dplyr. TopGit phản chiếu số sao của GitHub nhưng không cam kết đến từng phút.
tidyverse/dplyr có phải mã nguồn mở không?
TopGit chưa ghi nhận license cho tidyverse/dplyr. Phần lớn repo public trên GitHub là mã nguồn mở, nhưng điều khoản khác nhau từng repo — mở file LICENSE để xác nhận.
tidyverse/dplyr còn đang phát triển không?
Commit gần nhất trên tidyverse/dplyr là 2 tháng trước (theo timestamp GitHub). Repo có 2.1k fork — một chỉ báo về mức độ quan tâm của cộng đồng.
tidyverse/dplyr là gì?
tidyverse/dplyr (tidyverse/dplyr) là dự án R trên GitHub. Theo mô tả gốc: dplyr: A grammar of data manipulation
tidyverse/dplyr viết bằng ngôn ngữ gì?
tidyverse/dplyr chủ yếu viết bằng R. Trường "language" của GitHub dựa trên phần lớn byte ở nhánh mặc định.
Đọc đầy đủ README ở tab phía trên.
Vẫn đang phân vân về dplyr?
Một cú bấm sẽ gửi câu hỏi kèm trang này cho AI — xem AI nói gì về dplyr.
/dplyr
