4.5 本章回顾

本章，我们介绍了使用tidyr包和dplyr包进行数据整形和数据探索性分析。首先是tidyr包，我们使用seperate()和unite()对数据进行拆分与合并；使用gather()和spread()函数进行数据的长宽转变。

然后是dplyr包中的6个核心函数：

• filter() 用于进行行筛选,返回满足条件的观测值

• arrange() 对观测值进行排序

• select() 用于列筛选，但是只保留选择的变量，以及select()和其它函数的配合应用

• mutate() 新增变量（对已有变量运算后生成）

• summarise() 汇总数据，相当于EXCEL中的数据透视表功能

• group_by() 对数据进行分组，以及分组之后的dplyr操作