מוטציות ואגרגציות

מעבר לבחירה ולסינון, dplyr מציעה יכולות עוצמתיות ליצור עמודות מחושבות חדשות ולסכם נתונים על ידי צבירה לקבוצות.

יצירת עמודות חדשות: mutate()

הפועל mutate() מאפשר לך לחשב עמודות חדשות או לשנות עמודות קיימות, תוך שמירה על כל העמודות המקוריות ללא פגע.

# Adds a 'double_salary' column computed as 'salary' multiplied by 2
df %>%
  mutate(double_salary = salary * 2)

# You can create multiple columns at once
df %>%
  mutate(
    total_cost = quantity * price,
    tax = total_cost * 0.22
  )

קיבוץ וצבירת: group_by() ו-summarise()

לעתים קרובות, ניתוח נתונים דורש חישוב נתונים סטטיסטיים מסכם (למשל ממוצע, סכום, ספירה) עבור קבוצות ספציפיות של שורות (לדוגמה, חישוב השכר הממוצע עבור כל מחלקה).

1. group_by()

מקבץ את מסגרת הנתונים לפי ערכים של עמודה אחת או יותר. כשלעצמו, זה לא משנה את המראה החזותי של הנתונים, אבל זה מאותת ל-dplyr שיש לבצע פעולות עוקבות "קבוצה אחר קבוצה".

2. summarise() (או summarize())

מכווץ שורות רבות לתוך שורת סיכום אחת על ידי יישום פונקציות סטטיסטיות כמו mean(), sum(), min(), max(), או n() (אשר סופרות).

# Calculates the average salary per department
df %>%
  group_by(department) %>%
  summarise(mean_salary = mean(salary))

אם ברצונך לספור כמה רשומות שייכות לכל קבוצה:

# Counts how many employees are in each city
df %>%
  group_by(city) %>%
  summarise(count = n())

נסה זאת בעצמך

תרגיל 1: צור עמודה מחושבת

תרגיל 2: קבץ וסכם עם הממוצע

תרגיל 3: ספירת אלמנטים לקבוצה

תרגיל 4: סיכומים מרובים

תרגיל 5: קיבוץ ומסננים משולבים