《数据科学中的R语言》学习笔记17——简单数据框 tibble

发布网友 发布时间：2024-10-24 00:19

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热心网友 时间：2024-11-01 05:24

前面介绍了 R 语言中的 tidyverse 家族，包括了主要成员 tibble。tibble 为数据框的创建提供了一种更简洁、直观的方式。与传统的 data.frame 相比，tibble 会保留字符串类型的变量，而 data.frame 则会自动将其转换为因子型。在 R 4.0 版本之后，data.frame() 函数不再自动进行这种转换，从而避免了数据丢失的问题。tibble 的输出会显示每一列的类型，给用户提供了更多的信息。在创建 tibble 时，通过指定列的类型，可以更轻松地构建相关的变量。

tibble 的优势还体现在数据操作上。创建 tibble 可以使用 tibble() 函数，将数据转换为 tibble 类型则可以使用相应的转换函数。例如，可以将向量、列表或矩阵转换为 tibble，反之亦然。在进行简单数据操作时，tibble 提供了 lst 函数，用于创建具有 tibble 特性的 list，而 enframe() 函数则可以快速地将矢量转换为包含两列的 tibble（name 和 value）。deframe() 函数是 enframe() 的反操作，可以将 tibble 转换回向量。

在读取文件时，read_csv() 函数生成的直接就是 tibble 类型的数据结构，这为后续的数据处理提供了便利。tibble 不支持行名，这与 data.frame 的特性不同。为了处理这一问题，可以通过特定的函数将行名转换为单独的一列，或者将行索引转换为单独的一列。

在处理数据时，列名的规范性尤为重要。tibble 提供了多种参数 .name_repair，以解决列名可能存在的问题。通过使用 .name_repair 参数，可以指定修复函数，从而确保列名的唯一性。这些修复函数如 make.unique() 和 make.names() 可以帮助解决列名冲突的问题。此外，tibble 还允许某一列为列表类型，称为列表列，列表列的元素可以是原子型向量、列表、矩阵或小的 tibble。

在实际应用中，创建和操控包含列表列的 tibble 是常见场景。可以使用 tidyr::nest()、tidyr::summarise() 或 dplyr::mutate() 函数来创建列表列。例如，通过 nest() 函数可以为每种物种创建一个小的 tibble，而 summarize() 函数则可以创建列表列，其中的元素是原子型向量。此外，可以使用 unnest() 函数将列表列转换为常规列的形式，以便进行进一步的数据分析和操作。在数据处理的过程中，利用行方向的操作（如 rowwise()）可以更高效地执行数据的分组和迭代操作。