[Python, SQL, Data Mining, R, Data Engineering] Звездные войны или подробный гайд по dplyr
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 7 месяцев
Сообщений: 27286
Сегодня, 4 мая, в день Звездных войн мы подготовили для Вас подробный гайд по основным функциям библиотеки dplyr. Почему именно в день Звездных войн? А потому что разбирать мы все будем на примере датасета starwars. Ну что, начнем!
Если Вы хотите получать еще больше интересных материалов по программированию, Data Science и математике, то подписывайтесь на нашу группу ВК, канал в Телеграме и Инстаграм. Каждый день мы публикуем полезный контент и вопросы с реальных собеседований.
Кстати говоря, а Вы знаете, почему день Звездных войн отмечается именно 4 мая? Все очень просто - знаменитая фраза «May the fource be with you» крайне созвучна с «May, the 4th», т.е. 4 мая :) Знакомство с датасетом Для начала, давайте подключим библиотеку dplyr. Делается это с помощью функции library. 
Вместе с этой библиотекой нам становится доступен и датасет starwars. Давайте выведем первые несколько строк на экран и посмотрим, какую информацию он в себе хранит. 
- name - имя или прозвище героя вселенной Звездных войн. Например, Оби-Ван Кеноби.
- height - высота персонажа
- mass - масса персонажа
- hair_color - цвет волос
- skin_color - цвет кожи
- eye_color - цвет глаз
- birth_year - год рождения (до битвы на Явине)
- sex - биологический пол (есть существа без пола и гермафродиты)
- gender - поведенческий пол персонажа (например, на какой пол запрограммированы дроиды)
- homeworld - из какой вселенной существо
- species - биологический вид
- films - список фильмов, в которых появилось существо
- vehicles - список транспорта, которым существо управляло
- starships - список космических кораблей, которыми существо управляло
В принципе, все предельно понятно, поэтому можем переходить к знакомству с dplyr и обработке нашего датасета. Дадим полет нашей фантазии и немного покрутим-повертим наши данные :) Знакомство с dplyr dplyr - это один из основных пакетов семейства tidyverse. Его ближайший аналог в Python - библиотека Pandas. Библиотека dplyr служит для манипуляции с данными: фильтрация, сортировка, создание вычислимых столбцов и так далее.
По своему функционалу библиотека dplyr очень похожа на стандартный синтаксис SQL. Немного ранее мы вместе с Алексеем Селезневым из Netpeak делали карточки: сравнение глаголов dplyr и операторов SQL. Вы можете посмотреть их здесь.
Перед тем, как переходить к рассмотрению глаголов библиотеки dplyr, нужно упомянуть, что все пакеты tidyverse основаны на концепции tidy data. Если коротко, то «аккуратные данные» - это способ организации датафреймов по трем основным постулатам:
- Каждая переменная находится в отдельном столбце
- Каждое измерение находится в отдельной строке
- Каждое значение находится в отдельной ячейке
Кстати говоря, наш датасет starwars не совсем соответствует этим правилам. Нам это не помешает, но сможете ли Вы найти, в чем именно несоответствие? ;)
Если Вы хотите поподробней познакомиться с tidy data, рекомендуем нашу статью.
Итак, вернемся к глаголам dplyr. Пакет dplyr позволяет делать несколько основных операций:
- Отбор столбцов
- Фильтрация строк
- Сортировка строк
- Группировка
- Агрегирование
- Создание вычислимых столбцов
- Объединение таблиц
Давайте переходить к практике - хватит теории! 
Отбор столбцов Давайте начнем с самого простого - как выбрать только определенные столбцы из таблицы? Очень просто - с помощью функции select. 
А что если нам проще указать, какие столбцы не надо отбирать? Например, в таблице 20 столбцов, а нам нужно исключить только первый столбец. Или столбец с определенными названиями. Не проблема - просто добавьте знак минус: 
Но и это не все возможности функции select. Мы можем воспользоваться вспомогательными функциями, чтобы кастомизировать отбор столбцов. Вот список этих функций:
- contains: название столбца содержит
- ends_with: название столбца заканчивается на
- matches: название столбца соответствует регулярному выражению
- num_range: поиск занумерованных столбцов, например, «V1, V2, V3...»
- one_of: название столбца соответствует одному из вариантов
- starts_with: название столбца начинается с
Давайте рассмотрим несколько примеров. Для начала отберем столбцы, название которых содержит букву «а». 
Теперь отберем столбцы, название которых является одним из указанных. 
И в заключение - поиск по регулярному выражению: отбираем столбцы, в названии которых буква «t» стоит на любом месте, но после нее обязательно идет хотя бы 1 символ. 
Обратите внимание, все наши запросы возвращали таблицу tibble. А что, если мы хотим отобрать столбец и сразу начать работать с ним, как с вектором? Мало кто знает, но для этого в dplyr есть специальная функция pull. Она возвращает не таблицу, как остальные глаголы dplyr, а вектор. 
В целом, это весь основной функционал для отбора столбцов. Едва ли Вы не сможете найти решение своей задачи с помощью этих функций, так что мы переходим дальше :) Фильтрация строк Фильтрация строк по значениям - это аналог привычного оператора WHERE в SQL. В синтаксисе dplyr же для этого используется глагол filter (как неожиданно, правда?). Использовать filter очень просто - задаем некое логическое выражение и функция вернет только те строки, для которых это выражение True. Например: 
Вы можете комбинировать несколько условий с помощью & и |: 
Логические выражения Вы можете конструировать не только с помощью >/<, но и с помощью других логических операторов:
- >=
- <=
- is.na
- !is.na
- %in%
- !
Например: 
Помимо функции filter, отбирать строки можно и с помощью других глаголов. Например, функция distinct позволяет исключить дублирующиеся значения в определенном столбце. 
Другая функция, sample_n, отбирает n случайных строк. 
Функция slice же, например, позволяет отбирать строки по их индексу: 
Функция sample_frac делает случайную подвыборку из таблицы. Нужно указать долю строк из общего числа, которые должны быть в итоговой таблице. Например, при параметре 0.5 вернется половина строк из таблицы, выбранные случайным образом. 
Итак, с фильтрацией строк мы тоже разобрались, переходим к следующему разделу. Сортировка строк За сортировку строк в SQL отвечает оператор ORDER BY. В dplyr для этого существует функция arrange. Синтаксис максимально прост - достаточно указать столбец, по которому выполняется сортировка. 
Чтобы отсортировать строки по убыванию, достаточно добавить функцию desc. 
А если отсортировать нужно по нескольким столбцам? Легко, просто указываем их названия :) 
Кстати говоря, с arrange Вы можете также использовать вспомогательные глаголы, которые мы обсуждали в блоке с select. Для этого нужно использовать функцию across. Например: 
Про сортировку, пожалуй, сказать больше нечего - переходим к группировкам. Группировка и агрегатные функции Группировка - базовая операция, которая необходима для расчета различных характеристик - средних значений, медиан, сумм, количества строк в группе и так далее. В SQL для этого используется оператор GROUP BY и агрегатные функции sum, min, max и так далее. В dplyr же… все то же самое :) Ну, почти. Давайте для начала сгруппируем наши строки по полю eye_color: 
Мы получили сгруппированную таблицу из 15 групп, но внешне пока ничего не изменилось. В группировке как таковой смысла особо нет - нужно произвести какой-нибудь расчет. Для этого используется функция summarise и соответствующие агрегатные функции. Давайте посчитаем для каждой группы среднюю массу, максимальную массу, минимальную массу, медианную массу, самую первую массу в группе и количество элементов в каждой группе. 
Обратите внимание, здесь мы дополнительно воспользовались функцией drop_na из пакета tidyr, чтобы удалить строки, в которых есть пропуски. Сделали мы это, чтобы при расчете наших максимальных/минимальных/других агрегатных значений не вылезали значения NA. На выходе мы получили 4 группы (во всех остальных были пропуски, по всей видимости) и рассчитанные для них характеристики. Также каждому столбцу присвоено то имя, которое мы дали ему в функции summarise. Мы с Вами здесь использовали только несколько агрегатных функций, но вообще говоря, их больше:
- n_distinct - считает количество уникальных элементов в группе
- last - возвращает последнее значение в группе
- nth - возвращает n-ое значение из группы
- quantile - возвращает заданную квантиль
- IQR - межквартильный размах, inter-quartile range
- mad - медианное абсолютное отклонение, median absolute deviation
- sd - стандартное отклонение
- var - вариация
Хорошо, с базовой группировкой мы разобрались. А что если пойти дальше… Продвинутая группировка А как Вам такая задача - рассчитать все те же самые характеристики, что и в прошлый раз, но сразу для нескольких столбцов? Например, мы делали для mass, а теперь давайте сделаем для mass и height. Без проблем - достаточно применить уже известную функцию across. 
Видно, что характеристики рассчитались по полю mass и height для каждой группы в отдельности. Если не устраивает название столбцов, которое система дала по умолчанию («столбец_характеристики»), то можно менять шаблон с помощью параметра .names. Итак, на этом закончим раздел группировки и перейдем к вычислимым столбцам. Вычислимые столбцы Создание вычислимого столбца - стандартная задача. Например, есть столбец A, столбец B, а мы хотим вывести столбец A/B. Или другой вариант - мы хотим проранжировать строки нашей таблицы. Все это можно сделать с помощью функции mutate. Для начала базовая вещь - создадим вычислимый столбец отношения веса к росту. 
А если нам нужно применить одну и ту же функцию к нескольким столбцам? Без проблем - снова нас выручит across. Например, давайте умножим на 10 все столбцы с численным типом данных. При этом мы не будем создавать новые столбцы - мы модифицируем старые. 
Видно, что в столбцах с весом, ростом и возрастом все значения умножились на 10. Давайте и с текстом немного поработаем - ко всем строковым значениям добавим суффикс «_new». Для этого нам понадобится библиотека stringr все из того же семейства tidyverse. 
Хорошо видно, что ко всем строковым значениям добавился суффикс _new. Таким же образом можно работать и с датой, со временем и с любым другим типом данных. Помимо всего прочего, mutate позволяет реализовать аналог оконных функций в SQL. Например, давайте проранжируем строки без разрывов по полю mass с помощью функции dense_rank: 
Видно, что в конец таблицы добавился новый столбец rnk с рангами для каждой строки. Таких функций, на самом деле, масса. Вот некоторые из них:
- lag
- lead
- cumsum
- dense_rank
- ntile
- row_number
- case_when
- coalesce
Это, пожалуй, самые популярные и все они на 100% перекликаются с SQL. Приведем несколько примеров. 
Ну что, давайте переходить к последнему пункту - к объединению таблиц. Объединение таблиц Пожалуй, последняя необходимая для полноценной работы с датафреймами операция - объединение таблиц. Операция объединения в dplyr тесно связана с джоинами в SQL. Вот перечень основных функций:
- left_join
- right_join
- inner_join
- full_join
Аналогичные глаголы присутствуют и в стандартном SQL. Давайте создадим новую таблицу - возьмем датасет starwars и оставим только те строки, где вид существа - человек. А после попробуем различные виды джоинов. 
Обратите внимание, мы воспользовались функцией rename и переименовали поле name. Сделали мы это намеренно, чтобы показать работу аргумента by (аналог ON в SQL) для связи столбцов при джоине.
Делаем inner_join, на выходе получаем только 35 строк, т.к. в таблице df строк именно 35. Аргумент by позволил нам указать, через какие столбцы таблицы связаны между собой. Если сделать full_join аналогичным образом, то строк в итоговой таблице будет 87, т.к. в таблице starwars их 87.
Внимательный читатель может заметить, что при джоине одни и те же столбцы продублировались из двух таблиц. Т.е. столбец mass, например, в итоговой таблице фигурирует с суффиксом .x и .y. Как от этого избавиться?
1 вариант:Если название столбцов позволяет, то Вы можете убрать аргумент by из джоина. Тогда соединяться таблицы будут по всем столбцам, у которых совпадает названием. В нашем случае этот вариант подходит - названия одинаковые и в результат добавится только один столбец - new_name. 
2 вариант: В реальной жизни, к сожалению, все не так сказочно, поэтому можно сделать небольшую предварительную обработку и джойнить не всю таблицу, а только нужные столбцы. Например, так: 
Помимо различных джоинов, в dplyr есть еще другие функции для соединения таблиц:
- bind_rows - помещает одну таблицу «под» другой
- bind_cols - ставит одну таблицу «справа» от другой
- intersect - находит пересекающиеся строки
- setdiff - разность таблиц, т.е. строки из первой таблицы, которых нет во второй
- union - возвращает строки, которые есть в любой из таблиц (дубликаты исключаются)
- union_all - аналогично union, но оставляет дуликаты
Эпилог Мы с Вами рассмотрели все основные операции библиотеки dplyr и почти все основные функции. Все остальное - практика, практика и еще раз практика. Если у Вас будут вопросы - рады будем помочь и ответить в комментариях :)
Если Вы хотите получать еще больше интересных материалов по программированию, Data Science и математике, то подписывайтесь на нашу группу ВК, канал в Телеграме и Инстаграм. Каждый день мы публикуем полезный контент и вопросы с реальных собеседований.
А, и совсем забыли. May the fource be with you! P.S. Здесь Вы можете найти официальную шпаргалку по всем функциям dplyr. Все удобно и компактно собрано в одном месте :)
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Atlassian] Как трассировка запросов с помощью open-source Glowroot помогает Atlassian инженеру?
- [Тестирование IT-систем, Python, Программирование, Машинное обучение] PyTest для машинного обучения — простой учебник на основе примеров (перевод)
- [Настройка Linux, Системное администрирование, *nix] Неожиданные подвохи при перенаправлениях оболочки в $((i++)) (перевод)
- [Agile] Agile или PMBok для разработки электроники, что лучше и есть ли единое решение?
- [Информационная безопасность] Security Week 18: непреднамеренный кибершпионаж
- [Производство и разработка электроники, Процессоры, IT-компании] Сооснователь Arm назвал процессор Grace демонстрацией тенденции Nvidia к нечестной конкуренции
- [Adobe Flash, Разработка под Windows] Microsoft удалит Flash Player из Windows 10 в июле
- [Информационная безопасность, Assembler, Реверс-инжиниринг, Хранение данных, CTF] Ломаем зашифрованный диск для собеседования от RedBalloonSecurity. Part 0x02
- [SAN, Компьютерное железо, DIY или Сделай сам] Как я (не)попробовал поиграться с SAS свитчами
- [JavaScript, Canvas, ReactJS] Варианты создания интерактивной экскурсии для пользователей
Теги для поиска: #_python, #_sql, #_data_mining, #_r, #_data_engineering, #_dplyr, #_sql, #_data_science, #_data_analysis, #_starwars, #_python, #_pandas, #_tidyverse, #_python, #_sql, #_data_mining, #_r, #_data_engineering
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 21-Сен 19:32
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 7 месяцев |
|
 Сегодня, 4 мая, в день Звездных войн мы подготовили для Вас подробный гайд по основным функциям библиотеки dplyr. Почему именно в день Звездных войн? А потому что разбирать мы все будем на примере датасета starwars. Ну что, начнем! Если Вы хотите получать еще больше интересных материалов по программированию, Data Science и математике, то подписывайтесь на нашу группу ВК, канал в Телеграме и Инстаграм. Каждый день мы публикуем полезный контент и вопросы с реальных собеседований.
 Вместе с этой библиотекой нам становится доступен и датасет starwars. Давайте выведем первые несколько строк на экран и посмотрим, какую информацию он в себе хранит. 
По своему функционалу библиотека dplyr очень похожа на стандартный синтаксис SQL. Немного ранее мы вместе с Алексеем Селезневым из Netpeak делали карточки: сравнение глаголов dplyr и операторов SQL. Вы можете посмотреть их здесь.
 Кстати говоря, наш датасет starwars не совсем соответствует этим правилам. Нам это не помешает, но сможете ли Вы найти, в чем именно несоответствие? ;) Если Вы хотите поподробней познакомиться с tidy data, рекомендуем нашу статью.
 Отбор столбцов Давайте начнем с самого простого - как выбрать только определенные столбцы из таблицы? Очень просто - с помощью функции select.  А что если нам проще указать, какие столбцы не надо отбирать? Например, в таблице 20 столбцов, а нам нужно исключить только первый столбец. Или столбец с определенными названиями. Не проблема - просто добавьте знак минус:  Но и это не все возможности функции select. Мы можем воспользоваться вспомогательными функциями, чтобы кастомизировать отбор столбцов. Вот список этих функций:
 Теперь отберем столбцы, название которых является одним из указанных.  И в заключение - поиск по регулярному выражению: отбираем столбцы, в названии которых буква «t» стоит на любом месте, но после нее обязательно идет хотя бы 1 символ.  Обратите внимание, все наши запросы возвращали таблицу tibble. А что, если мы хотим отобрать столбец и сразу начать работать с ним, как с вектором? Мало кто знает, но для этого в dplyr есть специальная функция pull. Она возвращает не таблицу, как остальные глаголы dplyr, а вектор.  В целом, это весь основной функционал для отбора столбцов. Едва ли Вы не сможете найти решение своей задачи с помощью этих функций, так что мы переходим дальше :) Фильтрация строк Фильтрация строк по значениям - это аналог привычного оператора WHERE в SQL. В синтаксисе dplyr же для этого используется глагол filter (как неожиданно, правда?). Использовать filter очень просто - задаем некое логическое выражение и функция вернет только те строки, для которых это выражение True. Например:  Вы можете комбинировать несколько условий с помощью & и |:  Логические выражения Вы можете конструировать не только с помощью >/<, но и с помощью других логических операторов:
 Помимо функции filter, отбирать строки можно и с помощью других глаголов. Например, функция distinct позволяет исключить дублирующиеся значения в определенном столбце.  Другая функция, sample_n, отбирает n случайных строк.  Функция slice же, например, позволяет отбирать строки по их индексу:  Функция sample_frac делает случайную подвыборку из таблицы. Нужно указать долю строк из общего числа, которые должны быть в итоговой таблице. Например, при параметре 0.5 вернется половина строк из таблицы, выбранные случайным образом.  Итак, с фильтрацией строк мы тоже разобрались, переходим к следующему разделу. Сортировка строк За сортировку строк в SQL отвечает оператор ORDER BY. В dplyr для этого существует функция arrange. Синтаксис максимально прост - достаточно указать столбец, по которому выполняется сортировка.  Чтобы отсортировать строки по убыванию, достаточно добавить функцию desc.  А если отсортировать нужно по нескольким столбцам? Легко, просто указываем их названия :)  Кстати говоря, с arrange Вы можете также использовать вспомогательные глаголы, которые мы обсуждали в блоке с select. Для этого нужно использовать функцию across. Например:  Про сортировку, пожалуй, сказать больше нечего - переходим к группировкам. Группировка и агрегатные функции Группировка - базовая операция, которая необходима для расчета различных характеристик - средних значений, медиан, сумм, количества строк в группе и так далее. В SQL для этого используется оператор GROUP BY и агрегатные функции sum, min, max и так далее. В dplyr же… все то же самое :) Ну, почти. Давайте для начала сгруппируем наши строки по полю eye_color:  Мы получили сгруппированную таблицу из 15 групп, но внешне пока ничего не изменилось. В группировке как таковой смысла особо нет - нужно произвести какой-нибудь расчет. Для этого используется функция summarise и соответствующие агрегатные функции. Давайте посчитаем для каждой группы среднюю массу, максимальную массу, минимальную массу, медианную массу, самую первую массу в группе и количество элементов в каждой группе.  Обратите внимание, здесь мы дополнительно воспользовались функцией drop_na из пакета tidyr, чтобы удалить строки, в которых есть пропуски. Сделали мы это, чтобы при расчете наших максимальных/минимальных/других агрегатных значений не вылезали значения NA. На выходе мы получили 4 группы (во всех остальных были пропуски, по всей видимости) и рассчитанные для них характеристики. Также каждому столбцу присвоено то имя, которое мы дали ему в функции summarise. Мы с Вами здесь использовали только несколько агрегатных функций, но вообще говоря, их больше:
 Видно, что характеристики рассчитались по полю mass и height для каждой группы в отдельности. Если не устраивает название столбцов, которое система дала по умолчанию («столбец_характеристики»), то можно менять шаблон с помощью параметра .names. Итак, на этом закончим раздел группировки и перейдем к вычислимым столбцам. Вычислимые столбцы Создание вычислимого столбца - стандартная задача. Например, есть столбец A, столбец B, а мы хотим вывести столбец A/B. Или другой вариант - мы хотим проранжировать строки нашей таблицы. Все это можно сделать с помощью функции mutate. Для начала базовая вещь - создадим вычислимый столбец отношения веса к росту.  А если нам нужно применить одну и ту же функцию к нескольким столбцам? Без проблем - снова нас выручит across. Например, давайте умножим на 10 все столбцы с численным типом данных. При этом мы не будем создавать новые столбцы - мы модифицируем старые.  Видно, что в столбцах с весом, ростом и возрастом все значения умножились на 10. Давайте и с текстом немного поработаем - ко всем строковым значениям добавим суффикс «_new». Для этого нам понадобится библиотека stringr все из того же семейства tidyverse.  Хорошо видно, что ко всем строковым значениям добавился суффикс _new. Таким же образом можно работать и с датой, со временем и с любым другим типом данных. Помимо всего прочего, mutate позволяет реализовать аналог оконных функций в SQL. Например, давайте проранжируем строки без разрывов по полю mass с помощью функции dense_rank:  Видно, что в конец таблицы добавился новый столбец rnk с рангами для каждой строки. Таких функций, на самом деле, масса. Вот некоторые из них:
 Ну что, давайте переходить к последнему пункту - к объединению таблиц. Объединение таблиц Пожалуй, последняя необходимая для полноценной работы с датафреймами операция - объединение таблиц. Операция объединения в dplyr тесно связана с джоинами в SQL. Вот перечень основных функций:
Обратите внимание, мы воспользовались функцией rename и переименовали поле name. Сделали мы это намеренно, чтобы показать работу аргумента by (аналог ON в SQL) для связи столбцов при джоине.
Внимательный читатель может заметить, что при джоине одни и те же столбцы продублировались из двух таблиц. Т.е. столбец mass, например, в итоговой таблице фигурирует с суффиксом .x и .y. Как от этого избавиться?
 2 вариант: В реальной жизни, к сожалению, все не так сказочно, поэтому можно сделать небольшую предварительную обработку и джойнить не всю таблицу, а только нужные столбцы. Например, так:  Помимо различных джоинов, в dplyr есть еще другие функции для соединения таблиц:
Если Вы хотите получать еще больше интересных материалов по программированию, Data Science и математике, то подписывайтесь на нашу группу ВК, канал в Телеграме и Инстаграм. Каждый день мы публикуем полезный контент и вопросы с реальных собеседований.
=========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
|
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 21-Сен 19:32
Часовой пояс: UTC + 5