duang，duang！Erin又上线为大家分享干货来了。
最近Erin在做信用风险评级模型的开发，几千行的代码敲的我头晕眼花。作为一个懒癌晚期，并且追求高效率的数据er，怎么能受得了浪费时间去造轮子呢。接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！（贼笑中）

dplyr包

R语言中最为重要的包（之一）！
它可以让数据分析功能更加强大，代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它，使用它获取你想要的数据，而且它的语法非常简单，非常直白。在编程语言里面，说语法简单，意味着编程语言与我们正常人的逻辑思维是一致的。它相对于R自带的筛选方法会更高效，我们不需要花很多时间去等待机器反应。
我工作当中，或者是公认的最常用的方法，无非就是下面几种：
① 数据过滤
② 数据选择
③ 数据排序
④ 数据转换
⑤ 数据分组
⑥ 数据抽样

大家做数据分析，会发现90%的时间都在与这几个打交道。dplyr很庆幸，都提供了关于常用方法的一些函数。
在GitHub上面，之前有人做了一个统计，以下几个函数最为常用：

filter( ) 过滤

filter(df,cond1,cond2,…) 用逗号,隔开表示条件是and的关系
filter(df,cond1|cond2|…) 用竖线|隔开表示条件是or的关系
slice(df,80:100) 选取索引80到100的数据

arrange( ) 对数据框进行排序

arrange(df,V1,desc(V2),V3) 对V1，V3升序排序，对V2降序排序

※arrange的语法非常简单，功能也很强大，我们再也不要用order()函数了

select( ) 选择列

select(df,V1,V2,V3) 选择V1，V2，V3列数据
select(df,V1:V3) 选择V1到V3列的所有数据
t<-select(df,-c(V1,V3)) 选择除了V1，V3以外的所有列

distinct( ) 去重

distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重

在基础包里面也有一个去重函数unique()
※注意distinct()可以针对某些列进行去重，而unique()只能对整个数据框进行去重。

mutate( ) 为数据增加新列

mutate(df,vnew1=v1-v2,vnew2=vnew1+v3)

与基础包里的transform()函数接近，但mutate可以使用你刚刚创建的column,
transform则不行，会报错：”找不到对象vnew”

summarise( ) 计算统计数据

summarise(df,sum(v1))

sample_n(df,1000) 随机抽取1000条数据
sample_frac(df,0.7) 随机抽取70%的数据

看了以上这几个函数，是不是觉得dplyr包超简单！对！我们要的就是简洁简单！有这么好的作者给你开发了这么好的packages，你就放心大胆的用呗，不用自己去写基础代码造轮子的事，多好！！找到合适的packages并学习使用它，绝对会让我们数据分析工作事半功倍！

我们有没有发现dylyr包中函数使用的一些规律？
有的！
①第一个参数都是数据集df
②查询条件都是关于如何操作数据集的，在列上面进行操作
③返回的都是新的数据集，不会改变原始数据集

在介绍下一个包之前，我们先来引入一个dplyr包的综合运用：

grouped<-group_by(df,v1,V2) #df被v1,v2进行分组
newdata<-summarise(grouped,mean_age=mean(age),sum_sale=sum(sales))

以上这段代码我们使用group_by和summarise的结合实现了对数据集分组分析，并进行统计量计算的一个功能。学习了下面的data.table包以后，你再回来看看这个，你绝对不会选择这种写法并且超级鄙视它！

data.table包

dplyr已经可以满足我们数据分析工作中大部分的需求，后来该包的作者又开发了一个炫酷吊炸天的包“data.table”
如果你的日常处理数据在几万到十几万行，那么用dplyr就完全足够了。
如果你的日常处理数据量非常大，有上亿行的数据处理需求，这个时候你完全可以放心大胆的使用data.table
这个包异常的高效，速度非常的快！！
官网上面有关于data.table包对于dplyr的提升和改进：

这里写图片描述

作为课代表的我来帮大家简单的总结一下：
我们都知道R有个令人诟病的缺点就是跑起来耗内存，data.table相对于dplyr
更快、更节省内存了！data.table这个包的语法用起来稍微有点奇怪（哈哈~），
但是速度亲妈快啊！！小伙伴们一定不能错过的绝世好包！

铺垫了这么多，来来来，数据分析神器data.table走起来！！

还是那句话，讲几个最常用的函数，就算你的数据量大到逆天，data.table跑起来都是游刃有余的。剩下的大家有什么特殊需求再去下载官方文档看就好啦！

DT<-data.table()
DT[i,j,by]
take DT,subset rows using i,then calculate j grouped by by
我们在横轴上过滤数据，用by进行分组，然后在列上面进行计算。

使用i

DT[3：5] #选取3到5行的数据
class(DT)
[1] "data.table" "data.frame"
DT[v1=="A"] #基于条件的选择
DT[v1 %in% c("A","B")]

使用j

DT[,v1] #选择v1列

那如果我要选择多列呢，大家注意一下这里不是用c()来选取了，
而是通过.()来选取，注意前面有一个”.”号，所以我说data.table的语法有点奇怪呢。

DT[,.(v1,v3)]

#在j上调用函数
DT[,sum(v1)]
DT[,.(sum(v1),sd(v3))]

data.table居然支持直接在j上进行列的计算，看到这里是不是觉得超牛逼，关键是代码非常简洁，一句话的事，就帮我们完成数据的筛选和计算了！

DT[,.(sum_v1=sum(v1),sd_v3=sd(v3))]

还可以直接给计算的列赋予名称哦！！功能强大得我都要笑开花了！

使用by

这还只是小试牛刀，你忘了我们还有个by吗！！

DT[,.(mean_age=mean(age),sum_sale=sum(sales)),by=.(v1,v2)]

回顾一下我们在上一节最后保留的一段代码：

group_by()
grouped<-group_by(df,v1,V2) #data被v1,v2进行分组
newdata<-summarise(grouped,mean_age=mean(age),sum_sale=sum(sales))

以上两段代码的效果是等同的！data.table把我们刚刚用group_by和summarise组合才能实现的功能，直接在一句代码里面就实现了，而且代码的可读性和可扩展运用性非常强！

懒癌必备-dplyr和data.table让你的数据分析事半功倍