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dplyr包是R语言中进行数据整理和清洗的重要工具，它允许用户便捷地创建新变量、分组计算和条件分析。该包依赖非标准评估，无需使用$引用列，且常用单一目的函数，如%>%串联操作。通过cross函数，可以高效地按类别计算均值，例如在starwars数据集中计算字符型变量的长度和数值型变量的均值，实现代码的简洁与高效。
在数据整理过程中如果想通过身高和体重的运算生成一个新的变量BMI怎么办？如果想按照某一类别分组计算怎么办？如果想按照某一条件分层分析怎么办？......dplyr包用于数据的整理和清洗非常便捷高效，简单直接，不需要中间变量的转换。几乎是每个数据处理都会用到的基本技能。具有以下特点：
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dplyr包用于输入和输出数据
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dplyr严重依赖“非标准评估（non-standard evaluation）”，所以不需要使用$来引用当前数据框中的列。
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dplyr与R基本函数比更倾向于使用单一目的的函数。
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dplyr多重函数经常使用%>%串在一起，而基本函数通常需要将中间结果保存在一个变量里，要么覆盖要么删除。
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dply所有函数都处理分组数据框，因此代码进行每组计算时看上去与处理整个数据框的代码很相似。在基本R语言中，每组的运算都倾向有不同的形式。
现在以多个R内置数据集为例来说明如何利用包dplyr进行列处理
初步认识函数cross
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初步认识函数cross，分类计算均值，经过之前的学习基础，大家可能通过下面函数按照类别计算不同组均数
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