因为最近搞毕业论文，有点忙，加上还有好多粉丝咨询，临近毕业更新就很少了。

今天就写一个非常简单的文章，敷衍一下吧，哈哈哈。

今天要写的就是数据清洗的函数mutate()，这个属于超级基本的内容哦，一般我们拿到数据最头疼应该就是清洗数据了，所以清洗数据的基础一定要牢牢掌握。

还有，如果你想成为一名合格的分析师，其实你只要精通清洗数据就够了，我这么说一点都不夸张。

一个简单数据清洗任务常常包括：

从数据中选择列
设置数据行
汇总数据
汇总数据（计算汇总统计信息）
排序数据
创建新变量

本文就只写最后一个，即在R中使用mutate创建新变量。

mutate的基础知识

在开始之前，我们先谈谈dplyr。

dplyr是R中专门用于数据处理的包。更具体功能包括：

select() 从数据中选择列
filter() 数据行的子集
group_by() 汇总数据
summarise() 汇总数据（计算汇总统计信息）
arrange() 排序数据
mutate() 创建新变量

在大多数情况下，dplyr仅执行这些任务。dplyr出色的部分原因在于它“紧凑”。只有5或6种主要工具，并且非常易于使用。

mutate()如何用？

使用时，通常你只需要指定3项内容：

您要修改的数据框的名称
您将创建的新变量的名称
您将分配给新变量的值

还是给大家举个例子：看下图，mutate()的第一个参数就是数据框，然后就是新变量名=旧变量的某种新式。就是说你可以轻松地以数据框中的原有变量生成新变量。

但是这个函数只能用于数据框，不能在列表，矩阵，向量或其他数据结构中使用。

注意，mutate()的第二个参数是“名称-值”对，就是说我们在创建变量时新变量需要一个名称，但是它也需要一个分配给该名称的值。因此，当使用mutate时，您需要提供名称和新值…即名称/值对。

我们再次看一下刚刚的语法示例：

那么在上图中我们是要创建一个名为new_variable的新变量。分配给new_variable的值为existing_var乘以2的值。在此示例中，变量existing_var为原本就存在于数据框df当中的。

就是这么简单。

实例操作

为了加深大家的印象，还是给大家一个实例

library(dplyr)
library(ISLR)

我们使用ISLR包中的Auto数据框给大家演示。

在我们对数据进行实际操作之前，让我们先瞅一瞅它长啥样。

print(Auto)

打印出来时，您会发现数据数据框排列的有些杂乱，我们可以将它转化为tibble打印效果更好。tibble实际上是修改后的数据框。它的优点之一是它们以更好的格式打印出来。

auto_specs <- as.tibble(Auto)
print(auto_specs)

这样好多了。

您可以看到，当我们现在打印出来时，tibble结构更具可读性。

好了。比如我现在需要一个新变量叫做hp_to_weight，这个变量是原先horsepower / weight两个变量的比值，我们就可以用使用mutate()写出如下代码：

auto_specs_new <- mutate(auto_specs, hp_to_weight = horsepower / weight)
print(auto_specs_new)

可以看到新的变量已经在auto_specs_new这个数据框中了。在R中使用mutate()就是这么简单。

小结

今天给大家写了mutate()如何创建新变量，超级简单的一个教程，感谢大家耐心看完，自己的文章都写的很细，代码都在原文中，希望大家都可以自己做一做，请关注后私信回复“数据链接”获取所有数据和本人收集的学习资料。如果对您有用请先收藏，再点赞转发。

也欢迎大家的意见和建议。

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R数据分析：如何在R中使用mutate

mutate的基础知识

mutate()如何用？

实例操作

小结

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