R語言中數據清洗、整理的方法

數據的清理
如同列夫托爾斯泰所說的那樣：“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸”，糟糕的惡心的數據各有各的糟糕之處，好的數據集都是相似的。一份好的，干凈而整潔的數據至少包括以下幾個要素：

1、每一個觀測變量構成一列
2、每一個觀測對象構成一行
3、每一個類型的觀測單元構成一個表
就像我們最常接觸的鳶尾花數據：
    ##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
    ## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
    ## 2          4.9         3.0          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          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa

每一列就是觀測的指標：花瓣長度，花瓣寬度，萼片長度，萼片寬度，種類；每一行就是一株鳶尾花的觀測值，構成整張表的元素就是四個數值變量，一個分類分類變量。
然而出于排版的考慮我們抓下來的數據往往不是那么的友好，比如說我們可以看到的數據通常是這樣的：
    ##   religion <10k 10k-50k 50k-100k
    ## 1 Agnostic   12      31       23
    ## 2 Buddhist   58      43       43
    ## 3 Catholic   79      56       23
而不是：
    ##   religion   income freq
    ## 1 Agnostic     <10k   12
    ## 2 Agnostic  10k-50k   58
    ## 3 Agnostic 50k-100k   79
    ## 4 Buddhist     <10k   31
當然，除了這種把列表每一列代表一些數值這種情況外，還有多個變量儲存為一列(比如列表不僅以"<10k","10k-50k","50k-100k"做表頭，甚至還加上性別信息"m<10k","m10k-50k","m50k-100k"，"f<10k","f10k-50k","f50k-100k",其中m代表男性，f代表女性)，還有更過分的將列表的變量不僅儲存在列中，行中也有統計變量。
面對這些不好的table，我們首先要做的就是數據管理，將數據整理為一個干凈的數據集。
數據管理
按照en:DAMA的定義：“數據資源管理，致力于發展處理企業數據生命周期的適當的建構、策略、實踐和程序”。這是一個高層而包含廣泛的定義，而并不一定直接涉及數據管理的具體操作（如關系數據庫的技術層次上的管理）。我們這里主要講述對于數據的變量命名與數據的合并，旨在方便數據共享。
數據管理首先要做的就是大致上了解你的數據，比如有什么樣的變量，每一行大致長成什么樣，最常用的就是head(),tail().
我們要做的基本上就是這么幾項工作：
    給每一個變量命名，而不是V1，V2，如果有必要可以給出code book。
    每個變量名最好具有可讀性，除非過長，否則不要用縮寫，例如AgeAtDiagnosis這個命名遠好于AgeDx。
    通常來說，最好將數據放在一張表里面，如果因為數據過多，項目過雜，分成了幾張表。那么一定需要有一列使得這些表之間能夠連接起來，但盡量避免這樣做。
我們以UCI的Human Activity Recognition Using Smartphones Data Set 為例來看看數據是如何變成一個基本符合要求的數據。這個數據我們已經下載下來了，其中關于數據的詳細信息可以參閱read me文檔，由于UCI的數據通常都是一個基本合乎規范的數據集（主要是指它的數據集的變量名都是以V1，V2來命名的）加上一個code
 book。那么我們看看各個數據的名稱（在feature文件里）
> setwd("C:/R/UCI HAR Dataset")> name<-read.table("./features.txt",stringsAsFactors = F)> head(name)  V1                V21  1 tBodyAcc-mean()-X2  2 tBodyAcc-mean()-Y3  3 tBodyAcc-mean()-Z4  4  tBodyAcc-std()-X5  5  tBodyAcc-std()-Y6  6  tBodyAcc-std()-Z
我們可以看到各個特征的名稱直接標在數據上是非常不友善的，我們為了讓他具有可讀性，我們以展示在我們眼前的6個數據為例：
variablename <- head(name)# 將標簽中的大寫字母轉為小寫，我們這里沒有所以不再賦值，如果需要全變為大寫，可以使用touppertolower(variablename$V2)

    ## [1] "tbodyacc-mean()-x" "tbodyacc-mean()-y" "tbodyacc-mean()-z"
    ## [4] "tbodyacc-std()-x"  "tbodyacc-std()-y"  "tbodyacc-std()-z"

# 將變量名分離成3部分splitNames <- strsplit(variablename$V2, "-")splitNames[[1]]

## [1] "tBodyAcc" "mean()"   "X"

# 將變量名合成有意的名稱named <- function(x) {    rr <- paste(x[2], x[1], "-", x[3], sep = "")
    chartr("()", "of", rr)
}
sapply(splitNames, named)

    ## [1] "meanoftBodyAcc-X" "meanoftBodyAcc-Y" "meanoftBodyAcc-Z"
    ## [4] "stdoftBodyAcc-X"  "stdoftBodyAcc-Y"  "stdoftBodyAcc-Z"
用這樣的名字給數據集命名就感覺舒服多了，我們將一些R中對字符串常用的操作函數總結如下，方便我們對數據名稱的修改：
    sub：替換字符串中的第一個模式為設定模式(pattern).
    gsub:全局替換字符串中的相應模式
    grep,grepl:這兩個函數返回向量水平的匹配結果，grep僅返回匹配項的下標，而grepl返回所有的查詢結果，并用邏輯向量表示有沒有找到匹配。
    nchar:統計字符串單字數目
    substr:取子串
    paste:將字符串鏈接起來，sep參數可以設置連接符
    str_trim:去掉字符串空格
變量的名稱建議滿足如下要求：
    英文變量名盡可能用小寫
    盡可能的描述清楚變量特征 (Diagnosis versus Dx)
    不要太復雜
    不要有下劃線、點、空格
字符型變量應該滿足：
    是因子類型的應該轉化為factor
    因子盡可能具有一定的描述性 (例如：如果0/1表示真假，那么用TRUE/FALSE代替0/1；在表示性別時用Male/Female代替M/F)
接下來我們討論數據集的合并，主要使用函數merge。
我們以下面兩個數據集的合并為例：

df1 <- data.frame(id = sample(1:10), reviewer_id = sample(5:14), time_left = sample(1321:1330),
    x = rnorm(10))df2 <- data.frame(id = sample(1:10), answer = rep("B", 10), time_left = sample(321:330),
    y = rnorm(10))
head(df1, n = 3)

    ##   id reviewer_id time_left       x
    ## 1  3           9      1326 -0.9232
    ## 2 10           5      1322  2.5069
    ## 3  1          14      1330  2.2478

head(df2, n = 3)

    ##   id answer time_left      y
    ## 1  1      B       329 0.8180
    ## 2 10      B       327 1.4639
    ## 3  9      B       323 0.8141


merge函數調用格式為：

    merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),
          by.x = by, by.y = by, all = FALSE, all.x = all, all.y = all,
          sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"),
          incomparables = NULL, ...)
參數說明：
    x,y:兩個數據框
    by, by.x, by.y:指定用于合并的列的名稱。
    all,all.x,all.y:默認的all = FALSE相當于自然連接, 或者說是內部鏈接. all.x = TRUE是一個左連接, all.y = TRUE是一個又連接, all = TRUE 相當于一個外部鏈接.
仔細觀察下面3個例子你就會發現其中的奧秘：
mergedData <- merge(df1,df2,by.x="reviewer_id",by.y="id",all=TRUE)
head(mergedData)

    ##   reviewer_id id time_left.x      x answer time_left.y       y
    ## 1           1 NA          NA     NA      B         329  0.8180
    ## 2           2 NA          NA     NA      B         330 -0.7706
    ## 3           3 NA          NA     NA      B         325 -0.4851

mergedData <- merge(df1,df2,by.x="id",by.y="id",all=TRUE)
head(mergedData)

    ##   id reviewer_id time_left.x        x answer time_left.y       y
    ## 1  1          14        1330  2.24783      B         329  0.8180
    ## 2  2          12        1324  1.03181      B         330 -0.7706
    ## 3  3           9        1326 -0.92317      B         325 -0.4851
    ## 4  4           7        1321 -0.07841      B         322  0.1801

mergedData2 <- merge(df1,df2,all=TRUE)
head(mergedData2)

    ##   id time_left reviewer_id       x answer       y
    ## 1  1       329          NA      NA      B  0.8180
    ## 2  1      1330          14  2.2478   <NA>      NA
    ## 3  2       330          NA      NA      B -0.7706
在plyr包中還提供了join，join_all，arrange等函數來實現表的連接，但我想merge這個函數已經足夠用了，所以我們不在多說。當然，在極少數特別好的情況下（比如列的變量是一致的，或者行的觀測個體是一致的時候）rbind,cbind也是有用的。
有些時候我們會遇到一些特殊的字符串：日期。R中提供了各式各樣的函數來處理時間：
Sys.setlocale("LC_TIME", "C")

## [1] "C"

x <- c("1jan1960", "2jan1960", "31mar1960", "30jul1960")z <- as.Date(x, "%d%b%Y")
format(z, "%a %b %d")

## [1] "Fri Jan 01" "Sat Jan 02" "Thu Mar 31" "Sat Jul 30"

weekdays(z)

## [1] "Friday"   "Saturday" "Thursday" "Saturday"

julian(z)

    ## [1] -3653 -3652 -3563 -3442
    ## attr(,"origin")
    ## [1] "1970-01-01"

transform(z, weekend = as.POSIXlt(z, format = "%Y/%m/%d")$wday %in% c(0, 6))

    ##       X_data weekend
    ## 1 1960-01-01   FALSE
    ## 2 1960-01-02    TRUE
    ## 3 1960-03-31   FALSE
    ## 4 1960-07-30    TRUE

數據操作與整合
說到數據操作，這也是一個十分寬泛的話題，在這里我們就以下4個方面進行介紹：
    數據的篩選，過濾：根據一些特定條件選出或者刪除一些觀測
    數據的變換：增加或者修改變量
    數據的匯總：分組計算數據的和或者均值
    數據的排序：改變觀測的排列順序
然而在進行這一切之前首先要做的就是了解你的數據，我們以世界銀行的數據Millennium Development Goals為例，來一步步演示如何進行數據操作：
if (!file.exists("C:/Users/yujun/Documents/MDG_Data.csv")) {
  download.file("http://databank.worldbank.org/data/download/MDG_csv.zip","F:/MDG.zip")
  unzip("F:/MDG.zip")
}MDstats<-read.csv("C:/Users/yujun/Documents/MDG_Data.csv")
首先先來看一部分數據：
head(MDstats)

    ##   Country.Name Country.Code
    ## 1  Afghanistan          AFG
    ## 2  Afghanistan          AFG
    ## 3  Afghanistan          AFG

tail(MDstats)

    ##       Country.Name Country.Code
    ## 33093     Zimbabwe          ZWE
    ## 33094     Zimbabwe          ZWE
    ## 33095     Zimbabwe          ZWE
    ## 33096     Zimbabwe          ZWE
我們顯然發現了這不是一個tidy data，那么我們先將其變換為我們喜歡的tidy data，之后再看看數據摘要及數據集各單元的屬性：
    ##   countryname countrycode
    ## 1 Afghanistan         AFG
    ## 2 Afghanistan         AFG
    ## 3 Afghanistan         AFG
    ## 4 Afghanistan         AFG
    ## 5 Afghanistan         AFG
    ## 6 Afghanistan         AFG
    ##                                                               indicatorname
    ## 1             Adolescent fertility rate (births per 1,000 women ages 15-19)
    ## 2                                  Agricultural support estimate (% of GDP)
我們可以看看各個數值數據的分位數：
quantile(MDstatsMelt$value,na.rm=TRUE)

    ##         0%        25%        50%        75%       100%
    ## -9.431e+08  1.054e+01  5.060e+01  9.843e+01  7.526e+13
看看各個國家的統計數據有多少：
table(MDstatsMelt$countrycode)

    ##
    ##  ABW  ADO  AFG  AGO  ALB  ARB  ARE  ARG  ARM  ASM  ATG  AUS  AUT  AZE  BDI
    ## 3216 3216 3216 3216 3216 3216 3216 3216 3216 3216 3216 3216 3216 3216 3216
    ##  BEL  BEN  BFA  BGD  BGR  BHR  BHS  BIH  BLR  BLZ  BMU  BOL  BRA  BRB  BRN
看看缺失值：
sum(is.na(MDstatsMelt$value))  #總的缺失值

## [1] 495519

colSums(is.na(MDstatsMelt))  #每一列的缺失值

    ##   countryname   countrycode indicatorname indicatorcode          year
    ##             0             0             0             0             0
    ##         value
    ##        495519

# 如果我們用回tidy前的數據集，那么這個函數會顯得比較有用colSums(is.na(MDstats))

    ##   Country.Name   Country.Code Indicator.Name Indicator.Code          X1990
    ##              0              0              0              0          23059
    ##          X1991          X1992          X1993          X1994          X1995
    ##          22293          21672          21753          21491          20970
    ##          X1996          X1997          X1998          X1999          X2000
    ##          20680          20448          20419          19933          18822

# 等價的處理方式stat <- function(x) {
    sum(is.na(x))
}
tapply(MDstatsMelt$value, MDstatsMelt$year, stat)

    ## X1990 X1991 X1992 X1993 X1994 X1995 X1996 X1997 X1998 X1999 X2000 X2001
    ## 23059 22293 21672 21753 21491 20970 20680 20448 20419 19933 18822 19598
    ## X2002 X2003 X2004 X2005 X2006 X2007 X2008 X2009 X2010 X2011 X2012 X2013
    ## 19119 19478 19269 18704 19044 18641 19256 19162 18756 20360 21967 30625

統計某個國家的統計數據占總統計數目的多少

table(MDstatsMelt$countryname %in% c("China"))

    ##
    ##  FALSE   TRUE
    ## 791136   3216

prop <- table(MDstatsMelt$countryname %in% c("China"))[2]/sum(table(MDstatsMelt$countryname %in% c("China")))prop

    ##     TRUE
    ## 0.004049

看看數據集的大?。?br /> object.size(MDstatsMelt)

## 22301832 bytes

print(object.size(MDstatsMelt),units="Mb")

## 21.3 Mb

至此，我們可以說我們對數據有了一定的了解。另外值得一提的是，對于某些特定的數據，也許xtabs，ftable是有用的。
數據的篩選
要提取相應內容的數據，最為常用的就是提取相應元素，比如提取某個元素，提取某一行，某一列。我們通過下面下面的例子來學習：
data<-data.frame(a=sample(1:10),b=rep(c("a","b"),each=5),cdf=rnorm(10))data

    ##     a b     cdf
    ## 1   1 a  0.5755
    ## 2  10 a  0.8087
    ## 3   2 a  0.9810
    ## 4   7 a -0.4635
    ## 5   4 a  0.5094

#提取相應元素data[2,1]

## [1] 10

data[[1]][[2]]

## [1] 10

data[[c(1,2)]]

## [1] 10

data$a[2]

## [1] 10

#提取某一列data[[3]]

    ##  [1]  0.5755  0.8087  0.9810 -0.4635  0.5094  1.0514 -1.5338  1.0047
    ##  [9]  1.0004 -1.3566

data$cdf

    ##  [1]  0.5755  0.8087  0.9810 -0.4635  0.5094  1.0514 -1.5338  1.0047
    ##  [9]  1.0004 -1.3566

data$c

    ##  [1]  0.5755  0.8087  0.9810 -0.4635  0.5094  1.0514 -1.5338  1.0047
    ##  [9]  1.0004 -1.3566

data[["c"]]

## NULL

data[["c", exact = FALSE]]

    ##  [1]  0.5755  0.8087  0.9810 -0.4635  0.5094  1.0514 -1.5338  1.0047
    ##  [9]  1.0004 -1.3566

數據的篩選還有一個最為常用的的就是移除缺失值：

data<-data.frame(a=c(sample(1:5),NA,NA,sample(6:10)),b=c(rep(c("a","b"),each=5),NA,NA),cdf=rnorm(12))data

    ##     a    b       cdf
    ## 1   5    a -0.276400
    ## 2   1    a -1.861240

good <- complete.cases(data)data[good, ]

    ##    a b     cdf
    ## 1  5 a -0.2764
    ## 2  1 a -1.8612
    ## 3  3 a -2.0280

bad <- as.data.frame(is.na(data))data[!(bad$a|bad$b|bad$c),]

    ##    a b     cdf
    ## 1  5 a -0.2764
    ## 2  1 a -1.8612
數據篩選有時是為了獲得符合條件的數據：
X <- data.frame("var1"=sample(1:5),"var2"=sample(6:10),"var3"=sample(11:15))X <- X[sample(1:5),]; X$var2[c(1,3)] = NAX

    ##   var1 var2 var3
    ## 2    5   NA   13
    ## 5    3    6   15
    ## 1    2   NA   12
    ## 3    1    8   11
    ## 4    4    9   14

X[(X$var1 <= 3 & X$var3 > 11),]

    ##   var1 var2 var3
    ## 5    3    6   15
    ## 1    2   NA   12

subset(X,(X$var1 <= 3 & X$var3 > 11))

    ##   var1 var2 var3
    ## 5    3    6   15
    ## 1    2   NA   12

X[(X$var1 <= 3 | X$var3 > 15),]

    ##   var1 var2 var3
    ## 5    3    6   15
    ## 1    2   NA   12
    ## 3    1    8   11

X[which(X$var1 <= 3 | X$var3 > 15),]

    ##   var1 var2 var3
    ## 5    3    6   15
    ## 1    2   NA   12
    ## 3    1    8   11

對于取子集的函數subset，在幫助文檔中有一段warning是值得我們注意的：“This is a convenience function intended for use interactively. For programming it is better to use the standard subsetting functions like [, and in particular the non-standard evaluation of argument subset can have unanticipated
 consequences."
數據的變換
常見的數據變換函數有：
    abs(x) 絕對值
    sqrt(x) 開根號
    ceiling(x) 求上線，例：ceiling(3.475) = 4
    floor(x) 求下線，例：floor(3.475) = 3
    round(x,digits=n) 四舍五入，例：round(3.475,digits=2) = 3.48
    signif(x,digits=n) 四舍五入，例：signif(3.475,digits=2) = 3.5
    cos(x), sin(x) etc.三角變換
    log(x) 對數變換
    log2(x), log10(x) 以2、10為底的對數變換
    exp(x) 指數變換
除此以外，我們還經常對數據加標簽，以期在回歸中測量其效應。我們以MASS包的shuttle數據集為例,想知道不同類型的風(wind)是否需要使用不同的裝載機(use)，這里我們希望將head wind標記為1，auto use也記為1，我們可以按照如下辦法設置虛擬變量：

library(MASS)
data(shuttle)
head(shuttle)

    ##   stability error sign wind   magn vis  use
    ## 1     xstab    LX   pp head  Light  no auto
    ## 2     xstab    LX   pp head Medium  no auto
    ## 3     xstab    LX   pp head Strong  no auto
    ## 4     xstab    LX   pp tail  Light  no auto
    ## 5     xstab    LX   pp tail Medium  no auto
    ## 6     xstab    LX   pp tail Strong  no auto

## Make our own variables just for illustrationshuttle$auto <- 1 * (shuttle$use == "auto")shuttle$headwind <- 1 * (shuttle$wind == "head")
head(shuttle)

    ##   stability error sign wind   magn vis  use auto headwind
    ## 1     xstab    LX   pp head  Light  no auto    1        1
    ## 2     xstab    LX   pp head Medium  no auto    1        1

當然對于因子類型變量，relevel函數在線性模型的分析中也是能取得等價效果的。
有些時候，我們還常常將連續數據離散化，這時我們需要用到函數cut：
data <- rnorm(1000)
table(cut(data, breaks = quantile(data)))

    ##
    ##  (-3.28,-0.637] (-0.637,0.0321]  (0.0321,0.672]    (0.672,3.37]
    ##             249             250             250             250

library(Hmisc)
table(cut2(data, g = 4))

    ##
    ## [-3.2847,-0.6372) [-0.6372, 0.0334) [ 0.0334, 0.6829) [ 0.6829, 3.3704]
    ##               250               250               250               250

detach("package:Hmisc", unload = TRUE)
獲得分組區間后，我們只需要將區間的因子重命名就成功的實現了數據的離散化。
數據的匯總
對數據進行匯總，分類匯總是我們也比較常用的，比如對行或列求和，求均值，求分位數：
data <- matrix(1:16, 4, 4)data

    ##      [,1] [,2] [,3] [,4]
    ## [1,]    1    5    9   13
    ## [2,]    2    6   10   14
    ## [3,]    3    7   11   15
    ## [4,]    4    8   12   16

apply(data, 2, mean)

## [1]  2.5  6.5 10.5 14.5

apply(data, 1, sum)

## [1] 28 32 36 40

apply(data, 1, quantile, probs = c(0.25, 0.75))

    ##     [,1] [,2] [,3] [,4]
    ## 25%    4    5    6    7
    ## 75%   10   11   12   13

apply(data, 2, quantile, probs = c(0.25, 0.75))

    ##     [,1] [,2]  [,3]  [,4]
    ## 25% 1.75 5.75  9.75 13.75
    ## 75% 3.25 7.25 11.25 15.25
有時候，為了更快些，我們會用一些函數替代apply：
    rowSums = apply(x, 1, sum)
    rowMeans = apply(x, 1, mean)
    colSums = apply(x, 2, sum)
    colMeans = apply(x, 2, mean
我們有時也會處理一些列表，對列表的分類匯總我們會用到sapply,lapply，不同的是前者返回一個向量或矩陣，后者返回一個列表，例：

x <- list(a = 1:10, beta = exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))
lapply(x, mean)

    ## $a
    ## [1] 5.5
    ##
    ## $beta
    ## [1] 4.535
    ##
    ## $logic
    ## [1] 0.5

sapply(x, mean)

    ##     a  beta logic
    ## 5.500 4.535 0.500

# median and quartiles for each list elementlapply(x, quantile, probs = 1:3/4)

    ## $a
    ##  25%  50%  75%
    ## 3.25 5.50 7.75
    ##
    ## $beta
    ##    25%    50%    75%
    ## 0.2516 1.0000 5.0537
    ##
    ## $logic
    ## 25% 50% 75%
    ## 0.0 0.5 1.0

sapply(x, quantile)

    ##          a     beta logic
    ## 0%    1.00  0.04979   0.0
    ## 25%   3.25  0.25161   0.0
    ## 50%   5.50  1.00000   0.5
    ## 75%   7.75  5.05367   1.0
    ## 100% 10.00 20.08554   1.0
有時候我們還會進行分類匯總，如統計男女工資均值,這時你可以用tapply：
group <- (rbinom(32, n = 20, prob = 0.4))groups <- factor(rep(1:2,10))
tapply(group, groups, length)

    ##  1  2
    ## 10 10

tapply(group, groups, sum)

    ##   1   2
    ## 135 122

tapply(group, groups, mean)

    ##    1    2
    ## 13.5 12.2
數據的排序
數據的排序需要用到的函數常見的有sort和order，其中sort返回排序的結果，order返回對應數據的排名。例：
X <- data.frame("var1"=sample(1:5),"var2"=sample(6:10),"var3"=sample(11:15))X <- X[sample(1:5),]X$var2[c(1,3)] <- NAsort(X$var2,decreasing=TRUE)

## [1] 9 8 6

sort(X$var2,decreasing=TRUE,na.last=TRUE)

## [1]  9  8  6 NA NA

order(X$var2,decreasing=TRUE)

## [1] 2 5 4 1 3

order(X$var2,decreasing=TRUE,na.last=TRUE)

## [1] 2 5 4 1 3

X[order(X$var2),]

    ##   var1 var2 var3
    ## 2    1    6   13
    ## 5    5    8   15
    ## 4    4    9   11
    ## 1    2   NA   14
    ## 3    3   NA   12

#deal with the linkX$var2[c(1)] <- sample(na.omit(X$var2),1)X[order(X$var2,X$var3),]

    ##   var1 var2 var3
    ## 2    1    6   13
    ## 5    5    8   15
    ## 4    4    9   11
    ## 1    2    9   14
    ## 3    3   NA   12


有些時候，更為強大的aggregate函數是我們需要的，我們以R的內置數據集state.x77為例：

aggregate(state.x77,          list(Region = state.region,               Cold = state.x77[,"Frost"] > 130),          mean)

    ##          Region  Cold Population Income Illiteracy Life Exp Murder HS Grad
    ## 1     Northeast FALSE     8802.8   4780     1.1800    71.13  5.580   52.06
    ## 2         South FALSE     4208.1   4012     1.7375    69.71 10.581   44.34
    ## 3 North Central FALSE     7233.8   4633     0.7833    70.96  8.283   53.37
    ## 4          West FALSE     4582.6   4550     1.2571    71.70  6.829   60.11
    ## 5     Northeast  TRUE     1360.5   4308     0.7750    71.44  3.650   56.35
    ## 6 North Central  TRUE     2372.2   4589     0.6167    72.58  2.267   55.67
當然，這里還有一個更為基本與靈活的函數，split，可以幫助你將數據分為若干張滿足分類條件的表，你可以一張一張的處理它們：
library(datasets)
head(airquality)

    ##   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
    ## 1    41     190  7.4   67     5   1
    ## 2    36     118  8.0   72     5   2
    ## 3    12     149 12.6   74     5   3
    ## 4    18     313 11.5   62     5   4
    ## 5    NA      NA 14.3   56     5   5