R语言数据转换——plyr包

最新推荐文章于 2025-05-28 11:51:11 发布

troubleisafriend

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分类专栏： R语言基础

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/troubleisafriend/article/details/48008251

本文介绍了Hadley Wickham编写的plyr包，它为数据处理提供了高效的解决方案，尤其适合大型数据集。plyr包能一站式完成数据拆分、应用操作和组合，简化了for循环和apply函数族的使用。通过实例展示了plyr如何处理简单和复杂的数据任务，如矩阵平均值计算和鸢尾花数据集的线性回归模型建立。

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plyr包简介

plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包，其动机在与提供超越for循环和内置的apply函数族的一个一揽子解决方案。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤，以实现最大限度的高效和简洁。
plyr包特别适合处理大型数据集问题，比如对空间数据的空间位置或时间序列面板数据的时间点建模，或者在高维数组中进行数据探索等等。

此包作者Hadley Wickham可以说是R社区的一位大神级的人物。他先后写出了17个R包，包括目前统计图形方面的大热门ggplot2。作者自述其研究兴趣在于发展使数据分析变简单的工具特别是超越传统统计的数据清理，组织和探索方法。

为说明plyr包的特点和优势所在，下面看两个例子：

（1）对于简单的问题，plyr和apply函数的效果差不多
> m<-matrix(c(1:4,1,4,1:6),ncol=3)
> apply(m,1,mean)
[1] 1.666667 3.333333 3.000000 4.000000
> aaply(m,1,mean)
1 2 3 4
1.666667 3.333333 3.000000 4.000000

（2）下面来个复杂点的
取鸢尾花iris数据集，对每一种花，建立一个线性回归模型，并给出结果。

> attach(iris)
> head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5