dplyr五个核心函数：filter()筛选行 arrange()排列行 select()选择列 mutate()基于现有变量创建新变量列 summarise()计算摘要统计量

%>% 管道函数读"then"，即然后

• 把左边值发送到右边的表达式，并作为右边表达式函数的第一个参数。 
• 当操作多个数据集或函数时，使用%>%会更方便，更逻辑性。如计算cran上可用函数包的数量：
  • • contrib.url　　　　

dplyr五个核心函数：

• filter()筛选行
• arrange()排列行
• select()选择列
• mutate()基于现有变量创建新变量列
• summarise()计算摘要统计量。

上面五个函数搭配group_by()可以对每个变量水平操作，高效解决数据框转换。

他们都是生成新数据框，不改变原数据。通用的参数结构：

1. 第一个参数是数据框，待处理的数据集
2. 变量名（不带引号），描述怎么处理

函数：

1.  filter()函数筛选符合条件的观测行。

• • • 　　常用到比较运算符 ==　!=   >   >=  < <=    搭配逻辑运算符 &  ｜ ！ 。
    • • filter（）多个condition时，表示“与”的关系，筛选同时满足这些条件的行。如flights%>% filter(dep_delay>120.arr_delay<=120)
      • x %in% y 表示x被包含于y,返回True.　　
      • flights %>%filter(month==11 |month==12) ，等同于flights %>%filter(month %in% c(11,12))
      • between(x,left.right) 判断x是否落在 [left,right]区间内 。flights %>% filter(between(month,11,12))　　
      • 注意出现无理数时，计算机会存储为有限位数。因此在这无理数基础上进一步计算、做判断时会False.在比较时需要用near()来比较是否近似相等。
      • 

标签：mutate,11,dplyr,变量,month,filter,flights,函数
来源： https://www.cnblogs.com/koujiaodahan/p/15671405.html