Chapter 11 Tibbles
就像我们之前提到的那样，我们常常使用来自 tidyverse 的 tibbles，而不是 R 传统的 data.frame。Tibbles 是一种比 R 自带的 dataframe 更人性化更方便的数据集存储形式。
library(tidyverse)11.1 创建 tibble
11.1.1 as_tibble()
我们使用 as_tibble() 来转化原有的 dataframe：
as_tibble(iris)
#> # A tibble: 150 × 5
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>
#> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
#> 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
#> 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
#> 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#> 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa
#> 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
#> 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
#> 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa
#> 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
#> 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
#> # … with 140 more rows11.1.2 tibble()
或者使用 tibble() 直接创建：
tibble(
x = 1:5,
y = 1,
z = x^2 + y
)
#> # A tibble: 5 × 3
#> x y z
#> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 1 1 2
#> 2 2 1 5
#> 3 3 1 10
#> 4 4 1 17
#> 5 5 1 2611.1.3 tribble()
这种方法真的优雅很多！就像你在书写 markdown 一样 ~
tribble(
~x, ~y, ~z,
#--|--|---
"a", 2, 3.6,
"b", 1, 8.5
)
#> # A tibble: 2 × 3
#> x y z
#> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 a 2 3.6
#> 2 b 1 8.5将符号或数字放在开头虽然墙裂不推荐，但 tibble 也不会报错：
tb <- tibble(
`:)` = "smile", # 注意使用 `` 来囊括
` ` = "space",
`2000` = "number"
)
tb
#> # A tibble: 1 × 3
#> `:)` ` ` `2000`
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 smile space number11.2 tibbles VS. data.frame
11.2.1 控制台打印方面
tibble(
a = lubridate::now() + runif(1e3) * 86400,
b = lubridate::today() + runif(1e3) * 30,
c = 1:1e3,
d = runif(1e3),
e = sample(letters, 1e3, replace = TRUE)
)
#> # A tibble: 1,000 × 5
#> a b c d e
#> <dttm> <date> <int> <dbl> <chr>
#> 1 2023-03-21 04:22:49 2023-04-11 1 0.534 w
#> 2 2023-03-20 22:22:41 2023-04-17 2 0.128 n
#> 3 2023-03-20 16:25:54 2023-04-12 3 0.435 f
#> 4 2023-03-21 06:15:45 2023-04-15 4 0.438 o
#> 5 2023-03-21 03:26:58 2023-04-01 5 0.122 j
#> 6 2023-03-20 09:25:12 2023-03-26 6 0.564 h
#> 7 2023-03-21 03:35:17 2023-04-06 7 0.997 d
#> 8 2023-03-21 06:50:48 2023-03-30 8 0.283 g
#> 9 2023-03-20 12:49:29 2023-04-14 9 0.603 d
#> 10 2023-03-20 21:36:03 2023-04-11 10 0.886 v
#> # … with 990 more rowstibble 对于太多的数据，只会显示前十行，不会让你的控制台被内容淹没；同时会显示每一列的数据类型。这得益于 str() 函数。
tibble 还完美兼容 print() 函数：
nycflights13::flights %>%
print(n = 10, width = Inf) # Inf 表示无限，即所有指定内容（前十行）都打印
#> # A tibble: 336,776 × 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 542 540 2 923 850
#> 4 2013 1 1 544 545 -1 1004 1022
#> 5 2013 1 1 554 600 -6 812 837
#> 6 2013 1 1 554 558 -4 740 728
#> 7 2013 1 1 555 600 -5 913 854
#> 8 2013 1 1 557 600 -3 709 723
#> 9 2013 1 1 557 600 -3 838 846
#> 10 2013 1 1 558 600 -2 753 745
#> arr_delay carrier flight tailnum origin dest air_time distance hour minute
#> <dbl> <chr> <int> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 11 UA 1545 N14228 EWR IAH 227 1400 5 15
#> 2 20 UA 1714 N24211 LGA IAH 227 1416 5 29
#> 3 33 AA 1141 N619AA JFK MIA 160 1089 5 40
#> 4 -18 B6 725 N804JB JFK BQN 183 1576 5 45
#> 5 -25 DL 461 N668DN LGA ATL 116 762 6 0
#> 6 12 UA 1696 N39463 EWR ORD 150 719 5 58
#> 7 19 B6 507 N516JB EWR FLL 158 1065 6 0
#> 8 -14 EV 5708 N829AS LGA IAD 53 229 6 0
#> 9 -8 B6 79 N593JB JFK MCO 140 944 6 0
#> 10 8 AA 301 N3ALAA LGA ORD 138 733 6 0
#> time_hour
#> <dttm>
#> 1 2013-01-01 05:00:00
#> 2 2013-01-01 05:00:00
#> 3 2013-01-01 05:00:00
#> 4 2013-01-01 05:00:00
#> 5 2013-01-01 06:00:00
#> 6 2013-01-01 05:00:00
#> 7 2013-01-01 06:00:00
#> 8 2013-01-01 06:00:00
#> 9 2013-01-01 06:00:00
#> 10 2013-01-01 06:00:00
#> # … with 336,766 more rows查看数据的另一种办法是使用 view() 函数，会更直观地显示在你的编辑器上。
nycflights13::flights %>%
head(10) %>%
view() # 请不要尝试展示太多数据！小心的的电脑炸掉（11.2.2 读取子元素方面
元数据建立如下：
df <- tibble(
x = runif(5),
y = rnorm(5)
)按名字读取:
df$x
#> [1] 0.461996860 0.649550854 0.209416986 0.002434091 0.953380785
df[["x"]]
#> [1] 0.461996860 0.649550854 0.209416986 0.002434091 0.953380785按序列位置读取：
df[[1]]
#> [1] 0.461996860 0.649550854 0.209416986 0.002434091 0.953380785但如果使用管道符的话，我们需要使用 “.”：
df %>% .$x
#> [1] 0.461996860 0.649550854 0.209416986 0.002434091 0.953380785
df %>% .[["x"]]
#> [1] 0.461996860 0.649550854 0.209416986 0.002434091 0.953380785