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R- Processing Power / Performance中的tidyverse与dplyr

tidyverse和dplyr是R语言中用于数据处理和数据分析的两个重要包。

tidyverse：tidyverse是一个由多个R包组成的集合，旨在提供一套一致且易于使用的工具，用于数据处理、数据可视化和数据分析。它的设计理念是将数据整理成"整洁"的形式，以便更方便地进行分析和可视化。tidyverse包括了许多常用的数据处理和可视化包，如ggplot2、dplyr、tidyr、readr等。
dplyr：dplyr是tidyverse中的一个核心包，提供了一组简洁且高效的函数，用于数据的筛选、变换、汇总和连接等操作。它的设计目标是提供一种直观且一致的语法，使得数据处理变得更加简单和易于理解。dplyr包括了一些常用的函数，如filter、select、mutate、summarize和arrange等，可以帮助用户快速地对数据进行操作和分析。

tidyverse和dplyr的优势和应用场景如下：

优势：

一致的语法：tidyverse和dplyr采用了一致的语法风格，使得代码更易读、易写和易于维护。
高效的性能：dplyr使用了一些优化技术，如延迟计算和数据库连接，以提高数据处理的性能。
强大的功能：tidyverse和dplyr提供了丰富的函数和工具，可以满足各种数据处理和分析的需求。
广泛的社区支持：tidyverse和dplyr拥有庞大的用户社区，可以获得丰富的文档、教程和示例代码。

应用场景：

数据清洗和整理：tidyverse和dplyr提供了一系列函数，可以帮助用户对数据进行清洗、整理和转换，使其符合分析需求。
数据分析和可视化：dplyr提供了丰富的数据分析函数，可以进行数据的筛选、汇总、变换和连接等操作，而tidyverse中的其他包如ggplot2则可以用于数据可视化。
数据建模和统计分析：tidyverse和dplyr可以与其他R包如stats和lme4等结合使用，进行数据建模和统计分析。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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Python从零开始第三章数据处理与分析python中的dplyr（4）目录

convert：指示是否应将新列转换为适当的类型（与spreadabove相同）。 extra：指示对多余列的处理。可以选择丢弃，或者合并给最后一列。...fill：可以是'right，要么在最右边的列中填充'np.nan值来填充缺失的部分，也可以在left中填充np.nan值在最左边的列中填充。...1 4 10 NaN NaN unite()函数 unite（colname，* args，sep ='_'，remove = True，na_action ='maintain'）函数与separate...默认的maintain 将使新列行成为“NaN”值如果该行中的任何原始列单元格包含“NaN”。 ignore会在加入时将任何NaN值视为空字符串。...（其他，by ='column'）这些函数基本与R语言中类似。

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Day6-蓝色柠檬

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tidyverse

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tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

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tidyverse|数据分析常规操作-分组汇总（sumamrise+group_by)

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