dplyr函数速查表

函数	描述
`filter()`	按条件筛选行 data %>% filter(var1==1& iso3 == "CHN")
`select()`	选择指定的列 data %>% select(1:3) 或 data %>% select(var1,var3) 或 data %>% select(start_with("lnY"))
`arrange()`	对数据框按指定列进行升序排序 data %>% arrange(a,b)
`desc()`	对数据框按指定列进行降序排序 data %>% arrange(desc(a),desc(b))
`relocate()`	对数据框的列（变量）进行重新排序
`mutate()`	添加新的变量列
`summarize()`	汇总数据，生成统计指标
`group_by()`	按指定列分组，用于进行分组操作
`merge()`	数据框的合并操作
`rename()`	重命名列或数据框的列名
`distinct()`	去除重复行
`sample_n()`	随机抽样指定数量的观测
`count()`	计算每组的观测数量
`slice()`	选择数据框的指定行 /slice_head()/slice_tail()
`summarize_all()`	对所有列进行汇总
`case_when()`	对多个条件进行条件判断和赋值
`top_n()`	选取每组中指定数量的前几个观测
`ungroup()`	解除数据框的分组状态
`distinct()`	去除数据框中的重复行
`transmute()`	同时进行变量的变换和选择，生成新的数据框
`left_join()`	左连接两个数据框
`right_join()`	右连接两个数据框
`inner_join()`	内连接两个数据框
`outer_join()`	外连接两个数据框
`between()`	选择在指定范围内的数值
`coalesce()`	返回第一个非缺失值
`distinct_all()`	对数据框中所有列去除重复行
`rename_all()`	对数据框中所有列进行重命名
`transmute_all()`	对数据框中所有列进行变换和选择
`rowwise()`	使下游函数作用在每一行而不是整个数据框
`across()`	在多个列上应用相同的函数
`if_else()`	基于条件进行元素级别的替换
`case_when()`	多条件下的元素级别的替换
`starts_with()`	选择以指定前缀开头的列
`ends_with()`	选择以指定后缀结尾的列
`contains()`	选择包含指定字符串的列
`group_split()`	将数据框按照分组变量拆分为列表
`distinct_at()`	去除指定列中的重复行
`summarise_at()`	对指定列应用汇总函数
`mutate_at()`	对指定列应用变换函数
`filter_at()`	对指定列应用条件过滤
`select_at()`	选择指定列
`pull()`	提取数据框的某一列为向量
`rename_at()`	对指定列进行重命名
`case_when()`	对多个条件进行条件判断和赋值
`pivot_longer()`	数据框的长格式转换为宽格式
`pivot_wider()`	数据框的宽格式转换为长格式
`anti_join()`	返回两个数据框中不匹配的观测
`semi_join()`	返回两个数据框中匹配的观测
`bind_rows()`	按行合并多个数据框
`bind_cols()`	按列合并多个数据框
`recode()`	重新编码变量值
`case_when()`	多条件下的元素级别的替换
`relocate()`	调整列的位置
`summarise_all()`	对所有列进行汇总
`ungroup()`	解除数据框的分组状态
`nest()`	将数据框中的变量嵌套为列表
`unnest()`	将列表中的变量展开为数据框