第九章 数据清理和转换

9.1清理字符串

9.2操作数据框

9.2.1处理缺失值

缺失值记号

• NA (Not Available，不可用)表示缺失值。
• NaN (Not a Number，非数值)表示不可能出现的值。

当一组数据符合正太分布时，我们知道正太分布大多数都集中在一起，所以使用平均值替代缺失值，

teacher <- c(1,NA,3,4,NA)
country <- c("CAN","US","RUS","UK","NL")
age <- c(NA,29,55,NA,143)
gender1 <- c("M","F","M","M","F")
FT <- data.frame(teacher,country,age,gender1)
FT$teacher[[5]] <- mean(FT$teacher,na.rm = T)

如果一组包含缺失值的数据符合偏态分布，那么我们可以使用数据的中位数来替代出现缺失值的部分

FT$teacher[[2]] <- median(FT$teacher,na.rm = T)

还可以用众数

FT$teacher[[2]] <- as.numeric(names(table(teacher)))[table(Ateacher == max(table(teacher))]

生成缺失数据报告,使用mice包

library(mice)
md.pattern(FT)

9.2.2在宽和长表格之间进行转换

reshape 的函数能用于宽和长形式之间的转换。

但更好的选择是使用 reshape2 包中的功能。melt数将宽形式转换成长形式，dcast 函数把长转换回宽形式

9.3排序

sort 函数按向量从小到大（或从大到小）排序

x表示需要排序的数据集

na.last=NA（默认）表示在排序结果中缺失值将被删除。na.last=TRUE表示将数据缺失值放在最后，na.last=FALSE表示将数据缺失值放在前面。

decreasing = FALSE表示按从小到大的顺序进行排序，decreasing =TRUE表示按从大到小的顺序排序

sort(x, decreasing = FALSE,  ...)

order函数的功能为对数据进行排序，返回值为最小（大）值、次小（大）值……次大（小）值、最大（小）值所在的位置。order 在对数据框排序时非常有用，因为数据框不能直接使用 sort。

x表示需要排序的数据集

na.last=NA（默认）表示在排序结果中缺失值将被删除。na.last=TRUE表示将数据缺失值放在最后，na.last=FALSE表示将数据缺失值放在前面。

order(...,  na.last = TRUE, decreasing = FALSE)

rank函数为返回向量中每个数值对应的秩

x表示需要排序的数据集。

na.last=NA（默认）表示在排序结果中缺失值将被删除。na.last=TRUE表示将数据缺失值放在最后，na.last=FALSE表示将数据缺失值放在前面。

ties.method用于设定对数据集中重复数据的秩的处理方式，ties.method = "average"表示对重复数据的秩取平均值作为这几个数据共同的秩，ties.method = "first"表示重复数据中的位于前面的数据的秩取小，位于后边的依次递增，“random”表示随机定义重复数据的秩，“max”表示以重复数据可能对应的最大秩作为这几个数据共同的秩，“min”表示以重复数据可能对应的最小秩作为这几个数据共同的秩。

rank(x, na.last = TRUE, ties.method = c("average",  "first",  "random",  "max", "min")) 

9.4其他函数

Negate函数接受一个谓词（predicate，即一个返回逻辑向量的函数），并返回另一个刚好相反的谓词。当输入是 FLASE 时，它将返回 TRUE；输入是 FALSE，它返回 TRUE：

Filter函数可以接受两个参数：第一个参数为返回一个逻辑向量的函数；其次为一个输入向 量，它只有在函数返回为 TRUE 时才返回那些值

Position函数将返回第一个把谓词应用于矢量上而返回 TRUE 的索引下标

Find函数返回的是第一个值

Map 函数将一个函数应用于输入参数中的每个元素上。

Reduce 函数能把一个二元函数转变为一个接受多个输入的函数。