dplyr:当多行有共同的值时，case_ when /mutate/filter

dplyr是一个在R语言中用于数据处理和数据分析的包。它提供了一组简洁且一致的函数，用于对数据进行筛选、排序、汇总、变形和变量创建等操作。

在dplyr中，当多行有共同的值时，可以使用case_when函数结合mutate和filter函数来进行处理。

1. case_when函数：case_when函数用于根据条件对数据进行分类和转换。它接受多个条件和对应的结果，并根据条件的匹配情况返回相应的结果。
2. mutate函数：mutate函数用于创建新的变量或修改现有变量。它接受一个数据框和一个或多个变量定义，并返回一个包含新变量的数据框。
3. filter函数：filter函数用于根据条件筛选数据。它接受一个数据框和一个或多个条件，并返回满足条件的数据。

使用case_when结合mutate和filter函数的示例代码如下：

library(dplyr)

# 创建一个示例数据框
data <- data.frame(
  id = c(1, 2, 3, 4, 5),
  value = c(10, 20, 30, 40, 50),
  category = c("A", "B", "A", "B", "C")
)

# 当category为"A"时，将value乘以2；当category为"B"时，将value乘以3；其他情况保持不变
data <- data %>%
  mutate(value = case_when(
    category == "A" ~ value * 2,
    category == "B" ~ value * 3,
    TRUE ~ value
  ))

# 筛选出value大于30的行
filtered_data <- data %>%
  filter(value > 30)

# 打印结果
print(filtered_data)

上述代码中，首先使用mutate函数和case_when函数根据category的值对value进行转换，然后使用filter函数筛选出value大于30的行。最后打印出筛选结果。

dplyr的优势在于其简洁而一致的语法，使得数据处理和分析变得更加直观和高效。它适用于各种数据处理场景，包括数据清洗、特征工程、数据聚合等。对于R语言用户来说，dplyr是一个非常实用的数据处理工具。

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