plyr包可以进行类似于数据透视表的操作，将数据分割成更小的数据，对分割后的数据进行些操作，最后把操作的结果汇总。
本文主要介绍以下内容：
在正式开始之前，请确保电脑上已经安装plyr，如果没有，通过install.packages()函数安装。
install.packages(plyr) # 安装plyr包
require(plyr) #载入plyr包假设有美国新生婴儿的取名汇总，每一年，会统计男孩和女孩的取名情况，形成如下的一张表。
| year | name | percent | sex |
|---|---|---|---|
| 1880 | John | 0.081541 | boy |
| 1880 | William | 0.080511 | boy |
| 1880 | James | 0.050057 | boy |
| 1880 | Charles | 0.045167 | boy |
| 1880 | George | 0.043292 | boy |
| 1880 | Frank | 0.02738 | boy |
| 1880 | Joseph | 0.022229 | boy |
| 1880 | Thomas | 0.021401 | boy |
baby_names数据集包含1880 ~ 2008年间的数据， 包含统计的年份(year)，新生婴儿的性别、名字、以及改名字的比例。
以提问并解决问题的形式对plyr做介绍。
数据集中，每年都有多少记录
先假设我们有某一年的数据，我们会如何统计其中的记录数呢？由于数据集中，每条记录一行，只需要统计对应的行数就可以得到对应的记录数。
写个函数试试
record_count <- function(df) {
return(data.frame(count = nrow(df)))
}返回值类型是data.frame类型，是为即将介绍的ddply()函数做铺垫。先来看看2008年，数据集中有多少记录。
baby_names_2008 <- subset(baby_names, year == 2008)
record_count(baby_names_2008)
# 2000结果显示2000条，貌似我们已经得到答案。下面想想，该如何得到1880 ~ 2008这129年间，每年的记录数呢？
ddply(baby_names, # 数据集
.(year), # 分类的标准
record_count # 函数
)结果比较长，只摘取其中一部分
| year | count |
|---|---|
| 1880 | 2000 |
| 1881 | 2000 |
| 1882 | 2000 |
| 1883 | 2000 |
| 1884 | 2000 |
| 1885 | 2000 |
| 1886 | 2000 |
| 1887 | 2000 |
| 1888 | 2000 |
| 1889 | 2000 |
| 1890 | 2000 |
| 1891 | 2000 |
| 1892 | 2000 |
不错，每年都是2000条记录。再来看看，刚在我们做了什么。
record_count()
ddply()，这里出现刚刚定义的函数ddply()函数是plyr包中用于对data.frame结构的数据做处理的函数，其结果也是data.frame。ddply的参数列表如下：
ddply(.data, .variables, .fun = NULL, ..., .progress = "none", .inform = FALSE, .drop = TRUE, .parallel = FALSE, .paropts = NULL)
baby_name
year对数据集分割，可以写成.(year)的形式其他参数，可以暂时不用考虑。ddply()函数会自动的将分割后的每一小部分的计算结果汇总，以data.frame的格式保存。<span style="color:red">分割后的数据，是fun的第一个参数。</span>
在上面的描述中，提到的分割、__操作、汇总__，在plyr包中是一种处理方式("frame")，即"Split - Apply - Combine"。在plyr包中有很多这种处理方式的函数，在介绍这些函数之前，我们再来看看ddply()的一些更深入的用法。
各年，男孩名与女孩名的各自排名
以2008年的数据为例，男孩名"Jacob"的比例最高，排名应当是第一，"Michael"紧跟其后，排名应当第二，依此类推。对于女孩名，"Emma"排名第一，"Isabella"排名第二，"Emily"排名第三等等。我们希望得到这样的结果。
对于2008年的数据，可以通过简单的rank即可得到，不过要对男孩和女孩分别排序。
baby_names_2008_boy <- subset(baby_names_2008, sex == "boy") # 获取男孩名
baby_names_2008_boy$rank <- rank(- baby_names_2008_boy$percent) # 排序
head(baby_names_2008_boy) # 查看对女孩名也执行相同的操作，这里就不写出来了，只需要在subset中，将"boy"替换成"girl"就行。下面来看看2008年，男孩名的排名情况
| year | name | percent | sex | rank |
|---|---|---|---|---|
| 2008 | Jacob | 0.010355 | boy | 1 |
| 2008 | Michael | 0.009437 | boy | 2 |
| 2008 | Ethan | 0.009301 | boy | 3 |
| 2008 | Joshua | 0.008799 | boy | 4 |
| 2008 | Daniel | 0.008702 | boy | 5 |
| 2008 | Alexander | 0.008566 | boy | 6 |
再来看看女孩名的排名结果：
| year | name | percent | sex | rank |
|---|---|---|---|---|
| 2008 | Emma | 0.009043 | girl | 1 |
| 2008 | Isabella | 0.008941 | girl | 2 |
| 2008 | Emily | 0.008377 | girl | 3 |
| 2008 | Madison | 0.008199 | girl | 4 |
| 2008 | Ava | 0.008198 | girl | 5 |
| 2008 | Olivia | 0.008196 | girl | 6 |
如何利用ddply()对原始数据集做相应的操作呢？这里需要介绍R语言中的一个函数transform()，该函数对原始数据集做一些操作，并把结果存储在原始数据中，更详细的用法，参见帮助文档?transform。
第一个版本的处理方式是这样的
ddply(baby_names,
.(year, sex),
transform,
rank = rank(-percent, ties.method = "first")
)第二个参数有点变化，除了year，还有sex，这表示对baby_name数据集，对year和sex分类（类似于SQL中的group by year, sex）。
第四个参数是transform的额外参数，如果查看transform的帮助文档，其函数调用方式如下：
transform(_data, ...)
ddply()中为按年份和性别分割后的子数据集；后面的
...参数是
tag = value的形式，这种
tag:value将追加在数据中。
由于rank默认对数据进行升序排序，若要实现逆序排序，常规的做法是将数据的符号取反，这也就是上面的rank函数中出现-percent的原因。在plyr中，有一个类似的函数，实现取反的操作，是desc。
x <- 1:10
desc(x)
# -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8 -9 -10所以，上面对percent取反的操作，可以写得更优雅些，就有了第二个版本的函数
baby_names <- ddply(baby_names,
.(year, sex),
transform,
rank = rank(desc(percent), ties.method = "first")
)注意这里把结果赋给了baby_name，因为后面还会用到排名的信息，就把结果保存下来。
排名前100的男孩名与女孩名在当年中的比例
跟前一问类似，处理方法是：
percent相加baby_names_top100 <- subset(baby_names, rank <= 100) # 将前100排名的数据筛选出来
baby_names_top100_trend <- ddply(baby_names_top100,
.(year, sex), # 按年和性别分割
summarize, # 汇总数据
trend = sum(percent)) # 汇总方式（求和）这里出现一个新的操作函数summarize()，该函数是对数据做汇总，与transform不一样的是，该函数并不追加结果到原始数据，而是产生新的数据集。比如想知道，2008年的男孩名中，排名最高和最低的名字的百分比之差，可以通过如下方式求得：
summarize(baby_names_2008_boy, trend = max(percent) - min(percent))
# 0.010266回到刚才的问题，从1880 ~ 2008年间，男孩名与女孩名的前100所占比例（可以衡量名字大众化的程度）到底是什么样的呢？画个图就知道了。
还有什么类似函数
上面介绍的ddply()是plyr包中处理data.frame的函数，还有处理list，array的函数，汇总起来如下
| arrary | data.frame | list | discarded | |
|---|---|---|---|---|
| arrary | aaply | adply | alply | a_ply |
| data.frame | daply | ddply | dlply | d_ply |
| list | laply | ldply | llply | l_ply |
所有的函数具有xyply的形式，其中x表示数据数据类型，y表示输出数据类型，而_表示丢弃。
应用举例
在R语言基础数据集中，有mtcars数据，其中记录了车重"weight"、"miles per galon"、"cylinder"等参数。由图可知，不同气缸下，车重与行驶里程有着不同的关系，如果以线性函数来刻画，是三条有着明显区别的函数。
该如何求着三条直线的参数呢（截距与斜率）？
将问题简化下，对于数据集df，有自变量x，因变量y，如何求y = a x + b的参数a和b？写个函数试试
linear_fit <- function(df) {
model <- lm(mpg ~ wt, df)
linear_coef <- coef(model)
linear_coef <- data.frame(intercept = linear_coef[1],
slope = linear_coef[-1])
row.names(linear_coef) <- NULL
linear_coef
}下面再应用split - apply - combine的思想求出每一种cyl对应数据的截距和斜率
mtcars_coef <- ddply(mtcars, .(cyl), linear_fit)
names(mtcars_coef)[2:3] <- c("intercept", "slope")所得拟合直线的截距和斜率为
| cyl | intercept | slope | |
|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 39.57120 | -5.647025 |
| 2 | 6 | 28.40884 | -2.780106 |
| 3 | 8 | 23.86803 | -2.192438 |
再结合这原图，把这些直线画出来，与原图做个比较。
黑色的线为拟合的曲线，而彩色短线为系统所绘制的拟合曲线，说明我们的方法正确。
再来看看上面的拟合过程，将对每个子数据集的拟合封装成一个函数linear_fit，这样做没有问题，但是使得代码的可读性比较差，一种比价优雅的方式是在dlply的第三个参数处，直接放上lm函数，将额外的参数赋给第四个参数。
mtcars_model <- dlply(mtcars, .(cyl), lm,
formula = mpg ~ wt)
mtcars_coef <- ldply(mtcars_model, coef)
names(mtcars_coef)[2:3] <- c("intercept", "slope")注意，这里通过dlply()函数调用拟合函数lm，而把具体的拟合形式formula = mpg ~ wt赋值给第四个参数。dlply()函数返回的是list，list的每个元素是一个lm的返回结果，通过ldply()调用coef获得每个模型对应的系数，记得到上述结果。
读入多个文件中的数据，并合并
下面来看看一个实际生活中的问题：
假设文件夹下有若干.csv文件, 每个文件的数据格式相同，且含有表头，如何将多个文件合并成一个文件呢？
如果没有表头的话，操作起来比较容易，可以直接用命令行工具实现，比如在linux下可以cat *.csv > total.csv实现文件合并。 此处给出一种使用plyr包中提供的ldaply的函数，实现上出操作，效率不一定是最高的，但可以进一步掌握plyr包的特性。
可以继续使用上述使用的baby_names数据集，使用如下命令, 将baby_names按年份写到不同的csv文件中。
d_ply(baby_names, .(year),
function(baby) write.csv(baby, paste0(baby$year[1], ".csv"), row.names = FALSE)
)上述命令将在当前文件夹下，产生129个csv文件，从1880 ~ 2008, 每年一个文件，以年份命名。
使用如下的命令将
files <- list.files(pattern = "^\\d+\\.csv")
baby_names_recovered <- ldply(files, read.csv, stringsAsFactors = FALSE)上述命令将129个文件名存储在files变量中，通过ldply，读取每个文件，并最后通过ldply合并成一个data.frame。需要说明的是ldply的第一个参数要求list，但是files变量却是vector，这个没有影响，函数内部会将第一个参数通过as.list()转换成list。
现在需要验证读入的baby_names_recovered与原始的baby_names一致，使用如下参数可以做相应的比较。
identical(arrange(baby_names, year, name, sex), arrange(baby_names_recovered, year, name, sex))
# TRUE返回的结果是TRUE，即二者其实是一致的。至于为什么要用arrange函数对数据做一下排列，是因重新生成的baby_names_recovered，其读入数据的顺序并没有严格按照年份进行。
这里抛出一个问题，如果不使用plyr包，如何实现上述操作。
提示：查阅lapply和do.call函数，剩下的函数，已经在上面的示例中讲解。
部分其他函数
这一部分将简略介绍plyr 包中未提及的函数，以及其用法。
未完待续