Dplyr套件介紹
曾靖驊
2020-07-24
前置準備
1. 下載Dplyr套件
tidyverse套件，包含了dplyr、ggplot2，與stringr等數據處理常用包
options(scipen = 200)
devtools::install_github("ropenscilabs/icon")## Skipping install of 'icon' from a github remote, the SHA1 (a5bc1cc9) has not changed since last install.
## Use `force = TRUE` to force installationlibrary(tidyverse) # 一次進行下載與載入套件## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 3.6.2## ── Attaching packages ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──## <U+2713> ggplot2 3.3.2 <U+2713> purrr 0.3.3
## <U+2713> tibble 2.1.3 <U+2713> dplyr 0.8.3
## <U+2713> tidyr 1.0.0 <U+2713> stringr 1.4.0
## <U+2713> readr 1.3.1 <U+2713> forcats 0.4.0## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.6.3## Warning: package 'forcats' was built under R version 3.6.2## ── Conflicts ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(readr)2. 讀取資料
# setwd("~/camp") # 設定環境目錄
load("camp.Rdata") # 不要將字串變數轉換成類別變數Dplyr介紹
1. 什麼是Dplyr?
六大主要功能：
函數 說明 select() 選擇變數 filter() 篩選出符合條件的變數 arrange() 依照變數排序資料 summarise() 聚合函數，對變數做群組運算 mutate() 新增變數 group_by() 依照類別變數分組 %>%運算子(Pipeline)表示法：兼顧可讀性與精簡的特性
2. Dplyr Cheatsheet
實戰演練
1. %>%運算子
假設今天欲確認df中所提及的縣市是不是真的都包含臺灣現在22縣市。
【一般寫法】
#基礎寫法
a=unique(df$'縣市名稱') #透過unique()函數，我們可以將資料中樣態不同的資料擷取
a## [1] "連江縣" "金門縣" "宜蘭縣" "桃園市" "新竹縣" "苗栗縣" "彰化縣" "南投縣"
## [9] "雲林縣" "嘉義縣" "屏東縣" "臺東縣" "花蓮縣" "澎湖縣" "基隆市" "新竹市"
## [17] "嘉義市" "臺北市" "高雄市" "新北市" "臺中市" "臺南市"length(a)## [1] 22#進階寫法
length(unique(df$'縣市名稱'))## [1] 22【%>%進階寫法】
df$'縣市名稱' %>% unique() %>% length() # 將兩步驟直接合併為一步驟## [1] 22【小結】
| 一般寫法 | 進階寫法 | %>%寫法 |
|
|---|---|---|---|
| 優點 | 易讀性高 | 效率高 | 易讀又高效 |
| 缺點 | 效率差 | 不好閱讀 | 沒學過看不懂 |
2. select()
說明：選擇變數
【基礎篇】
眾多欄位中只看年分、縣市名稱、遷入/遷出人口數
df %>% dplyr::select(year ,'縣市名稱','遷入人口數','遷出人口數') %>%
head(10) # 只看前十筆資料## year 縣市名稱 遷入人口數 遷出人口數
## 1 100 連江縣 187 152
## 2 100 連江縣 71 72
## 3 100 連江縣 76 72
## 4 100 連江縣 70 60
## 5 100 連江縣 33 31
## 6 100 連江縣 20 18
## 7 100 連江縣 27 27
## 8 100 連江縣 10 11
## 9 100 連江縣 9 19
## 10 100 連江縣 69 393. filter()
說明：篩選條件變數
【基礎篇】
找出104~106年間新竹縣的資料
df %>% filter(year>104,year<=106,縣市名稱 == "高雄市") %>% head(25)## year 村里代碼 縣市代碼 縣市名稱 鄉鎮市區代碼 鄉鎮市區名稱 村里名稱
## 1 105 64000010-001 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 藍橋里
## 2 105 64000010-002 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 慈愛里
## 3 105 64000010-003 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 博愛里
## 4 105 64000010-004 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 壽星里
## 5 105 64000010-005 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 中山里
## 6 105 64000010-006 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 教仁里
## 7 105 64000010-007 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 新樂里
## 8 105 64000010-008 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 中原里
## 9 105 64000010-009 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 光明里
## 10 105 64000010-010 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 育仁里
## 11 105 64000010-011 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 河濱里
## 12 105 64000010-012 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 沙地里
## 13 105 64000010-013 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 南端里
## 14 105 64000010-014 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 港都里
## 15 105 64000010-015 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 江西里
## 16 105 64000010-016 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 新豐里
## 17 105 64000010-017 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 府北里
## 18 105 64000010-018 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 陸橋里
## 19 105 64000010-019 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 瀨南里
## 20 105 64000010-020 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 新化里
## 21 105 64000010-021 64000 高雄市 64000010 鹽埕區 江南里
## 22 105 64000020-001 64000 高雄市 64000020 鼓山區 鼓峰里
## 23 105 64000020-002 64000 高雄市 64000020 鼓山區 雄峰里
## 24 105 64000020-003 64000 高雄市 64000020 鼓山區 前峰里
## 25 105 64000020-004 64000 高雄市 64000020 鼓山區 光榮里
## 自然增加人數 社會增加人數 總增加人數 遷入人口數 遷出人口數
## 1 -5 -6 -11 89 92
## 2 -4 -4 -8 12 16
## 3 -4 9 5 35 27
## 4 -9 24 15 96 78
## 5 -16 -15 -31 41 57
## 6 -13 -68 -81 83 139
## 7 -2 -18 -20 38 53
## 8 -2 -24 -26 25 50
## 9 -7 1 -6 76 125
## 10 -3 2 -1 59 58
## 11 -5 -5 -10 70 81
## 12 0 -9 -9 41 45
## 13 -9 -16 -25 44 63
## 14 -13 -49 -62 55 98
## 15 -9 -12 -21 54 67
## 16 1 -2 -1 52 38
## 17 -17 19 2 175 147
## 18 -11 -20 -31 44 59
## 19 -5 0 -5 46 44
## 20 2 -23 -21 32 50
## 21 -2 -24 -26 30 50
## 22 -6 3 -3 71 77
## 23 -12 -60 -72 76 116
## 24 -8 -58 -66 156 176
## 25 -24 -6 -30 102 118
## 鄉鎮區內住址變更之遷入人口數 鄉鎮區內住址變更之遷出人口數 粗出生率 粗死亡率
## 1 14 17 4.48 7.68
## 2 10 10 2.74 13.72
## 3 11 10 4.14 9.66
## 4 29 23 5.33 11.32
## 5 24 23 2.50 15.86
## 6 25 37 3.81 9.32
## 7 10 13 7.24 9.31
## 8 17 16 1.47 4.40
## 9 88 38 5.17 9.69
## 10 7 6 3.37 6.74
## 11 25 19 5.26 7.89
## 12 26 31 7.65 7.65
## 13 23 20 4.42 12.37
## 14 27 33 5.61 16.03
## 15 18 17 8.19 15.55
## 16 7 23 11.22 10.20
## 17 57 66 5.66 13.69
## 18 21 26 2.15 10.01
## 19 6 8 7.55 15.09
## 20 2 7 5.78 2.89
## 21 3 7 8.21 10.94
## 22 45 36 4.48 7.17
## 23 68 88 4.96 10.37
## 24 95 133 6.98 8.67
## 25 96 86 5.03 11.06
## 自然增加率 社會增加率 粗結婚率 粗離婚率 出生登記－性比率 老年人戶數
## 1 -3.20 -3.84 5.12 2.56 75.00 175
## 2 -10.97 -10.97 2.74 0.00 0.00 60
## 3 -5.52 12.42 4.14 1.38 0.00 120
## 4 -5.99 15.98 4.66 4.00 300.00 232
## 5 -13.36 -12.52 6.68 4.17 200.00 186
## 6 -5.50 -28.8 4.23 2.54 200.00 361
## 7 -2.07 -18.61 3.10 1.03 75.00 144
## 8 -2.93 -35.19 4.40 7.33 0.00 104
## 9 -4.52 .65 4.52 1.94 33.33 242
## 10 -3.37 2.25 6.74 1.12 50.00 132
## 11 -2.63 -2.63 5.26 2.10 233.33 254
## 12 0.00 -11.47 6.37 2.55 50.00 117
## 13 -7.95 -14.14 5.30 1.77 400.00 196
## 14 -10.42 -39.28 8.82 0.80 40.00 184
## 15 -7.37 -9.82 8.19 1.64 100.00 169
## 16 1.02 -2.04 5.10 5.10 175.00 122
## 17 -8.02 8.97 5.66 2.36 140.00 349
## 18 -7.87 -14.3 5.01 2.86 50.00 212
## 19 -7.55 . 7.55 0.00 66.67 123
## 20 2.89 -33.21 8.66 2.89 33.33 105
## 21 -2.74 -32.83 4.10 1.37 100.00 94
## 22 -2.69 1.34 3.58 2.24 100.00 320
## 23 -5.41 -27.06 5.86 3.16 83.33 324
## 24 -1.69 -12.26 6.34 1.90 94.12 628
## 25 -6.03 -1.51 4.52 2.26 53.85 495
## 戶長平均年齡 戶長男性人數 戶長女性人數 納稅單位 綜合所得總額 平均數 中位數
## 1 55 331 292 367 289560 789 648
## 2 58 97 69 86 85775 997 501
## 3 57 178 153 161 107138 665 460
## 4 57 409 314 339 285390 842 565
## 5 57 279 229 371 321877 868 588
## 6 58 540 445 659 523962 795 526
## 7 58 235 162 305 273153 896 543
## 8 57 150 139 196 188234 960 552
## 9 57 432 349 384 339650 885 622
## 10 57 198 192 236 185358 785 595
## 11 57 432 351 597 544962 913 572
## 12 57 174 128 196 278825 1423 562
## 13 58 255 222 299 278508 931 543
## 14 57 300 254 272 202190 743 516
## 15 57 294 219 316 300346 950 618
## 16 54 239 199 235 205516 875 617
## 17 56 635 493 401 274637 685 500
## 18 58 322 253 321 231148 720 572
## 19 58 171 135 159 234769 1477 637
## 20 57 150 131 150 101968 680 569
## 21 57 164 114 183 170973 934 573
## 22 56 474 467 508 308342 607 490
## 23 56 541 452 568 388277 684 519
## 24 56 1118 813 1363 1090123 800 598
## 25 57 866 588 1058 777693 735 542
## 第一分位數 第三分位數 標準差 變異係數 各類所得金額合計 各類所得金額營利所得
## 1 357 1048 695.65 88.17 289560 2725
## 2 346 896 2117.10 212.27 85775 834
## 3 266 680 781.52 117.44 107138 1487
## 4 321 1054 992.54 117.90 285390 4960
## 5 309 1000 1234.19 142.25 322003 3197
## 6 330 979 981.69 123.47 523853 7118
## 7 294 1016 1284.91 143.47 273153 2068
## 8 322 863 1817.63 189.26 188234 1288
## 9 317 1170 894.06 101.08 339653 7319
## 10 319 1005 735.91 93.70 185358 2756
## 11 309 964 1373.59 150.48 544962 3559
## 12 355 1003 5372.57 377.66 278825 3441
## 13 310 1029 2389.96 256.58 278508 3996
## 14 275 867 923.41 124.22 202190 2267
## 15 359 1166 1066.59 112.22 300346 5344
## 16 352 1020 1008.21 115.29 205516 1325
## 17 276 842 670.09 97.84 274637 2199
## 18 317 938 578.10 80.28 231148 1688
## 19 320 1186 4863.32 329.37 234672 2015
## 20 329 833 510.33 75.07 101968 688
## 21 306 1079 1165.34 124.73 170973 9565
## 22 311 751 498.79 82.18 308342 779
## 23 314 840 670.71 98.12 388277 661
## 24 340 1033 735.76 91.99 1090123 10155
## 25 335 898 722.90 98.35 777693 5043
## 各類所得金額執行業務所得 各類所得金額薪資所得 各類所得金額利息所得
## 1 5562 228306 15889
## 2 26 55542 2799
## 3 2736 83321 4660
## 4 7215 177351 15398
## 5 4251 195425 27864
## 6 11950 363508 26273
## 7 3655 182703 17190
## 8 1421 100829 8790
## 9 8444 210352 27212
## 10 4794 125387 14982
## 11 18017 346679 34942
## 12 11500 115127 13254
## 13 4626 145696 18436
## 14 2402 136927 10237
## 15 1809 206330 13651
## 16 1903 157952 6456
## 17 11533 205344 13054
## 18 8379 182470 12605
## 19 4259 87518 9050
## 20 601 86854 4288
## 21 2087 93585 8061
## 22 4590 260380 15359
## 23 5186 315959 32319
## 24 27696 837112 81928
## 25 5849 628866 37392
## 各類所得金額租賃及權利金 各類所得金額財產交易所得 各類所得金額機會中獎所得
## 1 4140 259 259
## 2 1590 42 55
## 3 6993 94 32
## 4 11246 419 180
## 5 10021 799 123
## 6 13951 848 408
## 7 26913 868 345
## 8 14122 0 98
## 9 21212 554 233
## 10 7477 340 177
## 11 23966 258 228
## 12 6501 118 249
## 13 22133 123 139
## 14 8713 950 164
## 15 16531 473 108
## 16 3226 166 86
## 17 9251 961 200
## 18 6593 363 131
## 19 14969 1600 124
## 20 968 87 17
## 21 12211 293 66
## 22 2728 289 275
## 23 1854 1095 908
## 24 17543 1514 1259
## 25 16923 1159 684
## 各類所得金額股利所得 各類所得金額退職所得 各類所得金額其他所得
## 1 27183 1210 2019
## 2 24171 0 265
## 3 5577 6 502
## 4 57117 0 2447
## 5 66374 63 5837
## 6 91632 13 3589
## 7 30111 4893 2007
## 8 44820 0 12039
## 9 48940 105 3331
## 10 22491 211 3855
## 11 110006 5 2838
## 12 124652 0 813
## 13 79126 148 533
## 14 32329 3634 2294
## 15 46628 0 1744
## 16 31663 0 747
## 17 26506 16 1812
## 18 17107 0 1281
## 19 111940 0 1804
## 20 6566 3 1115
## 21 35353 0 3421
## 22 17895 45 1925
## 23 16295 3002 1618
## 24 88726 1774 8965
## 25 64507 143 9199
## 各類所得金額稿費所得 各類所得金額申報大於歸戶 薪資淨所得
## 1 0 2009 179746
## 2 0 450 43788
## 3 0 1731 63673
## 4 0 9054 137363
## 5 193 7857 154068
## 6 13 4551 283302
## 7 0 2400 147780
## 8 0 4827 79117
## 9 21 11931 167610
## 10 0 2887 98714
## 11 133 4331 277422
## 12 0 3170 91684
## 13 0 3552 113978
## 14 0 2272 104067
## 15 0 7729 161164
## 16 0 1992 125853
## 17 0 3761 159120
## 18 126 405 141610
## 19 0 1394 70351
## 20 0 782 65995
## 21 506 5825 70353
## 22 274 3803 196431
## 23 0 9379 244771
## 24 237 13214 660198
## 25 14 7915 490090
## 按薪資淨所得計算之綜合所得 稿費收入
## 1 241370 158
## 2 74021 7
## 3 87490 33
## 4 245402 111
## 5 280520 1010
## 6 443756 749
## 7 238230 248
## 8 166522 377
## 9 296908 565
## 10 158685 93
## 11 475705 940
## 12 255382 358
## 13 246790 85
## 14 169329 78
## 15 255948 325
## 16 173416 294
## 17 228412 85
## 18 190288 407
## 19 217602 99
## 20 81110 16
## 21 147741 913
## 22 244393 737
## 23 317089 143
## 24 913215 1603
## 25 638916 428【進階篇】
結合 select 與 filter 找出新竹縣，並挑選出年分、縣市、鄉鎮、村里、遷入人口與遷出人口
df %>% filter(縣市名稱 == "高雄市",year>103) %>% # 篩選出18歲以上的女運動員
dplyr::select('縣市代碼',year,'鄉鎮市區名稱','村里名稱','遷入人口數','遷出人口數') %>% # 挑選想要的欄位
head(10) ## 縣市代碼 year 鄉鎮市區名稱 村里名稱 遷入人口數 遷出人口數
## 1 64000 104 鹽埕區 藍橋里 81 83
## 2 64000 104 鹽埕區 慈愛里 13 24
## 3 64000 104 鹽埕區 博愛里 30 52
## 4 64000 104 鹽埕區 壽星里 83 109
## 5 64000 104 鹽埕區 中山里 46 74
## 6 64000 104 鹽埕區 教仁里 111 162
## 7 64000 104 鹽埕區 新樂里 52 44
## 8 64000 104 鹽埕區 中原里 42 45
## 9 64000 104 鹽埕區 光明里 79 136
## 10 64000 104 鹽埕區 育仁里 82 774. arrange()
說明：依變數排序
【基礎篇】
將新竹縣湖口鄉的資料依照年份排序(從最新到最舊)
df %>% filter(縣市名稱 == "高雄市",鄉鎮市區名稱 == "左營區",year>103) %>%
dplyr::select('縣市代碼',year,'鄉鎮市區名稱','村里名稱','遷入人口數','遷出人口數') %>% arrange(desc(year)) %>% head(25)# 預設為正序, desc代表倒序## 縣市代碼 year 鄉鎮市區名稱 村里名稱 遷入人口數 遷出人口數
## 1 64000 106 左營區 進學里 59 217
## 2 64000 106 左營區 尾西里 35 43
## 3 64000 106 左營區 頂北里 16 24
## 4 64000 106 左營區 中北里 23 25
## 5 64000 106 左營區 中南里 13 20
## 6 64000 106 左營區 廟東里 17 39
## 7 64000 106 左營區 廟北里 38 28
## 8 64000 106 左營區 尾南里 14 24
## 9 64000 106 左營區 尾北里 124 155
## 10 64000 106 左營區 屏山里 70 68
## 11 64000 106 左營區 祥和里 14 16
## 12 64000 106 左營區 永清里 42 178
## 13 64000 106 左營區 莒光里 95 98
## 14 64000 106 左營區 光輝里 156 126
## 15 64000 106 左營區 合群里 209 194
## 16 64000 106 左營區 明建里 57 157
## 17 64000 106 左營區 頂西里 21 49
## 18 64000 106 左營區 聖后里 17 25
## 19 64000 106 左營區 聖西里 12 14
## 20 64000 106 左營區 聖南里 15 13
## 21 64000 106 左營區 城南里 14 25
## 22 64000 106 左營區 路東里 14 34
## 23 64000 106 左營區 ■北里 10 9
## 24 64000 106 左營區 ■南里 11 21
## 25 64000 106 左營區 埤西里 30 37【進階篇】
找出103年後，新竹縣湖口鄉的年份、縣市名稱、村里名稱、遷入人口數、遷出人口數、老年人戶數，並且將資料依照年分與老年人戶數由高到低進行排列。
df %>% filter(縣市名稱 == "高雄市",鄉鎮市區名稱 == "左營區",year>103) %>%
dplyr::select(year,'縣市名稱','鄉鎮市區名稱','村里名稱','遷入人口數','遷出人口數',"老年人戶數") %>% arrange(desc(year),desc(老年人戶數)) ## year 縣市名稱 鄉鎮市區名稱 村里名稱 遷入人口數 遷出人口數 老年人戶數
## 1 106 高雄市 左營區 新上里 1737 1622 2327
## 2 106 高雄市 左營區 福山里 2345 2247 2239
## 3 106 高雄市 左營區 菜公里 1637 1484 2167
## 4 106 高雄市 左營區 新下里 913 759 1335
## 5 106 高雄市 左營區 海勝里 360 279 1155
## 6 106 高雄市 左營區 新光里 814 732 1122
## 7 106 高雄市 左營區 合群里 209 194 658
## 8 106 高雄市 左營區 新中里 217 231 620
## 9 106 高雄市 左營區 果貿里 161 197 513
## 10 106 高雄市 左營區 尾北里 124 155 483
## 11 106 高雄市 左營區 光輝里 156 126 436
## 12 106 高雄市 左營區 進學里 59 217 410
## 13 106 高雄市 左營區 果峰里 70 78 347
## 14 106 高雄市 左營區 莒光里 95 98 318
## 15 106 高雄市 左營區 屏山里 70 68 308
## 16 106 高雄市 左營區 果惠里 58 65 284
## 17 106 高雄市 左營區 埤北里 75 55 278
## 18 106 高雄市 左營區 崇實里 244 237 236
## 19 106 高雄市 左營區 埤東里 64 70 206
## 20 106 高雄市 左營區 尾西里 35 43 204
## 21 106 高雄市 左營區 頂西里 21 49 192
## 22 106 高雄市 左營區 埤西里 30 37 190
## 23 106 高雄市 左營區 廟北里 38 28 184
## 24 106 高雄市 左營區 聖后里 17 25 145
## 25 106 高雄市 左營區 廟東里 17 39 144
## 26 106 高雄市 左營區 尾南里 14 24 140
## 27 106 高雄市 左營區 中北里 23 25 134
## 28 106 高雄市 左營區 路東里 14 34 127
## 29 106 高雄市 左營區 頂北里 16 24 111
## 30 106 高雄市 左營區 中南里 13 20 109
## 31 106 高雄市 左營區 聖南里 15 13 94
## 32 106 高雄市 左營區 城南里 14 25 94
## 33 106 高雄市 左營區 祥和里 14 16 93
## 34 106 高雄市 左營區 永清里 42 178 88
## 35 106 高雄市 左營區 ■北里 10 9 82
## 36 106 高雄市 左營區 ■南里 11 21 70
## 37 106 高雄市 左營區 聖西里 12 14 68
## 38 106 高雄市 左營區 明建里 57 157 52
## 39 106 高雄市 左營區 自助里 8 21 42
## 40 105 高雄市 左營區 新上里 1725 1707 2142
## 41 105 高雄市 左營區 福山里 2442 2149 2044
## 42 105 高雄市 左營區 菜公里 1704 1564 1979
## 43 105 高雄市 左營區 新下里 829 831 1233
## 44 105 高雄市 左營區 海勝里 286 316 1135
## 45 105 高雄市 左營區 新光里 742 707 1062
## 46 105 高雄市 左營區 合群里 269 124 629
## 47 105 高雄市 左營區 新中里 211 251 565
## 48 105 高雄市 左營區 果貿里 173 152 511
## 49 105 高雄市 左營區 尾北里 192 150 467
## 50 105 高雄市 左營區 光輝里 153 125 401
## 51 105 高雄市 左營區 進學里 61 212 376
## 52 105 高雄市 左營區 果峰里 78 69 342
## 53 105 高雄市 左營區 莒光里 81 103 302
## 54 105 高雄市 左營區 屏山里 101 82 301
## 55 105 高雄市 左營區 埤北里 62 50 282
## 56 105 高雄市 左營區 果惠里 71 81 275
## 57 105 高雄市 左營區 崇實里 282 295 218
## 58 105 高雄市 左營區 埤東里 41 44 205
## 59 105 高雄市 左營區 尾西里 41 44 199
## 60 105 高雄市 左營區 埤西里 18 28 187
## 61 105 高雄市 左營區 頂西里 28 35 183
## 62 105 高雄市 左營區 廟北里 28 39 177
## 63 105 高雄市 左營區 尾南里 26 31 144
## 64 105 高雄市 左營區 聖后里 23 24 141
## 65 105 高雄市 左營區 廟東里 33 17 139
## 66 105 高雄市 左營區 中北里 34 33 122
## 67 105 高雄市 左營區 路東里 28 23 119
## 68 105 高雄市 左營區 頂北里 14 11 104
## 69 105 高雄市 左營區 中南里 16 19 103
## 70 105 高雄市 左營區 永清里 116 153 103
## 71 105 高雄市 左營區 祥和里 14 13 98
## 72 105 高雄市 左營區 明建里 77 91 94
## 73 105 高雄市 左營區 城南里 23 21 91
## 74 105 高雄市 左營區 聖南里 20 19 87
## 75 105 高雄市 左營區 ■北里 11 20 82
## 76 105 高雄市 左營區 聖西里 16 10 64
## 77 105 高雄市 左營區 ■南里 26 18 49
## 78 105 高雄市 左營區 自助里 21 24 42
## 79 104 高雄市 左營區 新上里 2006 1848 1998
## 80 104 高雄市 左營區 福山里 2626 2245 1892
## 81 104 高雄市 左營區 菜公里 1793 1654 1846
## 82 104 高雄市 左營區 新下里 782 750 1164
## 83 104 高雄市 左營區 海勝里 257 271 1140
## 84 104 高雄市 左營區 新光里 759 748 974
## 85 104 高雄市 左營區 合群里 169 142 617
## 86 104 高雄市 左營區 新中里 202 230 540
## 87 104 高雄市 左營區 果貿里 154 170 498
## 88 104 高雄市 左營區 尾北里 185 214 464
## 89 104 高雄市 左營區 光輝里 172 191 382
## 90 104 高雄市 左營區 進學里 74 272 352
## 91 104 高雄市 左營區 果峰里 73 107 337
## 92 104 高雄市 左營區 屏山里 88 87 293
## 93 104 高雄市 左營區 莒光里 112 86 286
## 94 104 高雄市 左營區 果惠里 76 74 276
## 95 104 高雄市 左營區 埤北里 64 84 274
## 96 104 高雄市 左營區 埤東里 60 49 204
## 97 104 高雄市 左營區 尾西里 33 33 201
## 98 104 高雄市 左營區 崇實里 265 267 201
## 99 104 高雄市 左營區 埤西里 22 41 184
## 100 104 高雄市 左營區 頂西里 36 53 181
## 101 104 高雄市 左營區 廟北里 32 34 172
## 102 104 高雄市 左營區 聖后里 25 24 147
## 103 104 高雄市 左營區 尾南里 22 23 143
## 104 104 高雄市 左營區 廟東里 29 32 129
## 105 104 高雄市 左營區 中北里 26 25 121
## 106 104 高雄市 左營區 永清里 163 193 121
## 107 104 高雄市 左營區 路東里 30 33 114
## 108 104 高雄市 左營區 明建里 75 110 108
## 109 104 高雄市 左營區 中南里 11 17 102
## 110 104 高雄市 左營區 頂北里 14 24 101
## 111 104 高雄市 左營區 祥和里 15 25 97
## 112 104 高雄市 左營區 城南里 18 21 90
## 113 104 高雄市 左營區 ■北里 6 7 82
## 114 104 高雄市 左營區 聖南里 12 26 81
## 115 104 高雄市 左營區 聖西里 16 13 62
## 116 104 高雄市 左營區 ■南里 17 36 48
## 117 104 高雄市 左營區 自助里 23 26 395. group_by()
說明：將變數分組
【基礎篇】
依照縣市名稱進行分組
df %>% group_by(縣市名稱)## # A tibble: 54,224 x 49
## # Groups: 縣市名稱 [22]
## year 村里代碼 縣市代碼 縣市名稱 鄉鎮市區代碼 鄉鎮市區名稱 村里名稱
## <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 100 0900701… 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 介壽村
## 2 100 0900701… 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 復興村
## 3 100 0900701… 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 福沃村
## 4 100 0900701… 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 清水村
## 5 100 0900701… 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 仁愛村
## 6 100 0900701… 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 津沙村
## 7 100 0900701… 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 馬祖村
## 8 100 0900701… 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 珠螺村
## 9 100 0900701… 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 四維村
## 10 100 0900702… 9007 連江縣 9007020 北竿鄉 塘岐村
## # … with 54,214 more rows, and 42 more variables: 自然增加人數 <int>,
## # 社會增加人數 <int>, 總增加人數 <int>, 遷入人口數 <int>, 遷出人口數 <int>,
## # 鄉鎮區內住址變更之遷入人口數 <int>, 鄉鎮區內住址變更之遷出人口數 <int>,
## # 粗出生率 <dbl>, 粗死亡率 <dbl>, 自然增加率 <dbl>, 社會增加率 <chr>,
## # 粗結婚率 <dbl>, 粗離婚率 <dbl>, `出生登記－性比率` <dbl>, 老年人戶數 <int>,
## # 戶長平均年齡 <int>, 戶長男性人數 <int>, 戶長女性人數 <int>, 納稅單位 <dbl>,
## # 綜合所得總額 <dbl>, 平均數 <dbl>, 中位數 <dbl>, 第一分位數 <dbl>,
## # 第三分位數 <dbl>, 標準差 <dbl>, 變異係數 <dbl>, 各類所得金額合計 <dbl>,
## # 各類所得金額營利所得 <dbl>, 各類所得金額執行業務所得 <dbl>,
## # 各類所得金額薪資所得 <dbl>, 各類所得金額利息所得 <dbl>,
## # 各類所得金額租賃及權利金 <dbl>, 各類所得金額財產交易所得 <dbl>,
## # 各類所得金額機會中獎所得 <dbl>, 各類所得金額股利所得 <dbl>,
## # 各類所得金額退職所得 <dbl>, 各類所得金額其他所得 <dbl>,
## # 各類所得金額稿費所得 <dbl>, 各類所得金額申報大於歸戶 <dbl>,
## # 薪資淨所得 <dbl>, 按薪資淨所得計算之綜合所得 <dbl>, 稿費收入 <dbl>觀察以上資料框，可以發現：單一使用group_by不會對資料框產生變化。 group_by是聚合函數，目的是以此分組依據去做某種動作，因此需配合其他dplyr函數一起使用。
6. summarise()
說明：聚合運算 計算資料框中所指定的資料，並且只提供該運算結果。
【基礎篇】
欲觀察整個資料框中的平均遷入人口數與資料筆數
df %>% summarise(平均遷入人口數 = mean(遷入人口數),資料筆數=n())## 平均遷入人口數 資料筆數
## 1 132.8674 542247. mutate()
說明：新增變數
【基礎篇】
製作一個新的變數：人口遷數(遷入人口數-遷出人口數))
df1=df %>% mutate(人口遷數 = (遷入人口數-遷出人口數)) %>% head(25)
df1## year 村里代碼 縣市代碼 縣市名稱 鄉鎮市區代碼 鄉鎮市區名稱 村里名稱
## 1 100 09007010-001 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 介壽村
## 2 100 09007010-002 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 復興村
## 3 100 09007010-003 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 福沃村
## 4 100 09007010-004 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 清水村
## 5 100 09007010-005 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 仁愛村
## 6 100 09007010-006 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 津沙村
## 7 100 09007010-007 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 馬祖村
## 8 100 09007010-008 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 珠螺村
## 9 100 09007010-009 9007 連江縣 9007010 南竿鄉 四維村
## 10 100 09007020-001 9007 連江縣 9007020 北竿鄉 塘岐村
## 11 100 09007020-002 9007 連江縣 9007020 北竿鄉 后沃村
## 12 100 09007020-003 9007 連江縣 9007020 北竿鄉 橋仔村
## 13 100 09007020-004 9007 連江縣 9007020 北竿鄉 芹壁村
## 14 100 09007020-005 9007 連江縣 9007020 北竿鄉 里村
## 15 100 09007020-006 9007 連江縣 9007020 北竿鄉 白沙村
## 16 100 09007030-001 9007 連江縣 9007030 莒光鄉 青帆村
## 17 100 09007030-002 9007 連江縣 9007030 莒光鄉 田沃村
## 18 100 09007030-003 9007 連江縣 9007030 莒光鄉 西坵村
## 19 100 09007030-004 9007 連江縣 9007030 莒光鄉 福正村
## 20 100 09007030-005 9007 連江縣 9007030 莒光鄉 大坪村
## 21 100 09007040-001 9007 連江縣 9007040 東引鄉 中柳村
## 22 100 09007040-002 9007 連江縣 9007040 東引鄉 樂華村
## 23 100 09020010-001 9020 金門縣 9020010 金城鎮 東門里
## 24 100 09020010-002 9020 金門縣 9020010 金城鎮 西門里
## 25 100 09020010-003 9020 金門縣 9020010 金城鎮 南門里
## 自然增加人數 社會增加人數 總增加人數 遷入人口數 遷出人口數
## 1 9 35 44 187 152
## 2 7 0 7 71 72
## 3 13 -2 11 76 72
## 4 10 15 25 70 60
## 5 4 7 11 33 31
## 6 3 -4 -1 20 18
## 7 6 0 6 27 27
## 8 3 0 3 10 11
## 9 0 -10 -10 9 19
## 10 11 29 40 69 39
## 11 0 3 3 12 8
## 12 2 15 17 19 10
## 13 1 -6 -5 7 10
## 14 4 7 11 22 16
## 15 0 -3 -3 8 9
## 16 2 -3 -1 44 47
## 17 0 7 7 15 9
## 18 2 -8 -6 1 9
## 19 1 -13 -12 5 19
## 20 -1 -10 -11 27 35
## 21 4 12 16 49 34
## 22 2 8 10 51 46
## 23 20 186 206 430 250
## 24 61 484 545 908 424
## 25 33 264 297 480 207
## 鄉鎮區內住址變更之遷入人口數 鄉鎮區內住址變更之遷出人口數 粗出生率 粗死亡率
## 1 20 20 9.48 4.99
## 2 6 5 11.04 4.01
## 3 3 9 20.30 2.71
## 4 17 12 19.12 4.41
## 5 7 2 10.58 2.12
## 6 3 9 13.36 3.34
## 7 6 6 14.14 2.02
## 8 2 1 19.54 0.00
## 9 2 2 14.04 14.04
## 10 5 6 15.60 3.34
## 11 3 4 13.16 13.16
## 12 8 2 12.50 4.17
## 13 0 3 11.43 5.71
## 14 1 0 18.38 3.68
## 15 1 3 8.33 8.33
## 16 2 2 15.23 10.15
## 17 1 0 10.39 10.39
## 18 0 0 26.67 0.00
## 19 2 1 16.26 8.13
## 20 1 3 7.91 10.54
## 21 4 7 15.53 7.77
## 22 7 4 5.32 1.77
## 23 67 61 9.39 5.21
## 24 143 143 10.46 3.95
## 25 65 74 9.87 3.48
## 自然增加率 社會增加率 粗結婚率 粗離婚率 出生登記－性比率 老年人戶數
## 1 4.49 5.49 4.99 1.00 72.73 131
## 2 7.02 -8.03 5.02 0.00 120.00 88
## 3 17.59 1.35 4.06 1.35 87.50 56
## 4 14.71 -14.71 14.71 0.00 116.67 26
## 5 8.47 14.81 12.70 2.12 150.00 40
## 6 10.02 -20.03 3.34 0.00 0.00 32
## 7 12.12 -12.12 2.02 2.02 75.00 35
## 8 19.54 -39.09 6.51 0.00 200.00 12
## 9 0.00 -21.05 0.00 0.00 0.00 13
## 10 12.26 -2.23 7.80 1.11 133.33 55
## 11 0.00 -26.32 13.16 0.00 100.00 17
## 12 8.33 25 8.33 0.00 0.00 24
## 13 5.71 -5.71 11.43 0.00 0.00 19
## 14 14.71 0 14.71 0.00 0.00 24
## 15 0.00 -16.67 0.00 0.00 0.00 9
## 16 5.08 5.08 2.54 5.08 20.00 30
## 17 0.00 -15.58 10.39 0.00 0.00 19
## 18 26.67 -53.33 0.00 0.00 0.00 11
## 19 8.13 -24.39 0.00 0.00 100.00 19
## 20 -2.64 5.27 0.00 2.64 200.00 35
## 21 7.77 -11.65 3.88 3.88 100.00 36
## 22 3.55 0 5.32 1.77 200.00 29
## 23 4.17 7.3 5.84 0.00 87.50 374
## 24 6.51 7.9 6.08 0.85 71.93 687
## 25 6.39 10.26 6.00 0.58 96.15 472
## 戶長平均年齡 戶長男性人數 戶長女性人數 納稅單位 綜合所得總額 平均數 中位數
## 1 55 282 146 580 564204 973 796
## 2 59 138 66 247 249096 1008 802
## 3 57 100 42 210 226461 1078 932
## 4 50 90 49 179 168706 942 751
## 5 60 69 39 134 121210 905 755
## 6 64 47 13 67 85247 1272 682
## 7 55 71 40 127 126266 994 690
## 8 62 13 12 30 25663 855 580
## 9 60 17 9 44 41474 943 820
## 10 55 115 72 227 212674 937 750
## 11 61 27 11 33 31238 947 750
## 12 58 38 15 39 33993 872 791
## 13 59 23 16 41 30651 748 600
## 14 60 41 15 53 36867 696 626
## 15 56 18 5 27 17816 660 586
## 16 56 55 22 105 103079 982 856
## 17 59 32 7 52 40027 770 681
## 18 57 14 8 20 12351 618 601
## 19 65 21 9 17 14166 833 683
## 20 58 57 18 107 91494 855 675
## 21 54 88 41 120 97804 815 800
## 22 52 105 45 144 124697 866 732
## 23 51 910 667 1062 941060 886 675
## 24 51 1795 1307 2517 2412691 959 728
## 25 53 1051 734 1216 1047613 862 670
## 第一分位數 第三分位數 標準差 變異係數 各類所得金額合計 各類所得金額營利所得
## 1 442 1266 740.40 76.11 566026 6560
## 2 455 1354 839.35 83.23 249113 1114
## 3 526 1393 983.44 91.20 226560 3186
## 4 426 1244 787.73 83.58 169134 3215
## 5 458 1228 606.70 67.07 121460 329
## 6 467 1350 1936.66 152.21 85247 1205
## 7 418 1360 875.85 88.09 126695 2615
## 8 465 1031 650.58 76.05 25663 143
## 9 416 1233 721.21 76.51 41599 480
## 10 440 1217 813.53 86.83 212674 3215
## 11 341 1151 743.90 78.59 31486 29
## 12 475 1286 466.66 53.54 33993 274
## 13 355 1040 498.27 66.65 31139 1028
## 14 384 988 447.84 64.38 37117 490
## 15 277 1036 463.26 70.21 17816 97
## 16 514 1316 631.34 64.31 103079 494
## 17 334 1141 534.91 69.49 40027 391
## 18 266 888 427.71 69.26 12351 182
## 19 320 1173 649.24 77.91 14187 12
## 20 423 1042 702.95 82.21 91503 841
## 21 396 1118 515.29 63.22 97705 1539
## 22 390 1179 630.29 72.79 124877 1159
## 23 382 1183 751.46 84.80 941167 10389
## 24 415 1236 932.82 97.31 2412646 16364
## 25 382 1112 743.89 86.35 1048090 9847
## 各類所得金額執行業務所得 各類所得金額薪資所得 各類所得金額利息所得
## 1 2782 484338 22361
## 2 1091 214743 8483
## 3 492 181051 7311
## 4 348 150106 5953
## 5 509 108426 6364
## 6 61 69529 2283
## 7 92 103002 5650
## 8 58 22610 905
## 9 214 31155 2616
## 10 444 165058 7878
## 11 218 26855 484
## 12 50 31977 441
## 13 246 25918 1961
## 14 28 33578 1182
## 15 8 15184 297
## 16 1 89613 6021
## 17 22 35445 1639
## 18 0 9046 1887
## 19 477 12085 392
## 20 11 73545 4714
## 21 361 86678 3646
## 22 276 110092 5250
## 23 12613 730503 46718
## 24 16006 1937009 161789
## 25 7951 830555 64683
## 各類所得金額租賃及權利金 各類所得金額財產交易所得 各類所得金額機會中獎所得
## 1 6464 609 441
## 2 940 172 163
## 3 2941 290 288
## 4 1862 124 63
## 5 212 11 87
## 6 724 0 35
## 7 982 0 54
## 8 10 23 11
## 9 1366 105 2
## 10 3620 1895 72
## 11 1722 0 6
## 12 181 63 14
## 13 335 36 121
## 14 191 0 12
## 15 337 0 7
## 16 468 78 238
## 17 58 0 50
## 18 94 42 14
## 19 0 0 10
## 20 882 51 49
## 21 463 238 24
## 22 604 559 70
## 23 9314 2479 873
## 24 20230 5212 3255
## 25 13771 1716 1294
## 各類所得金額股利所得 各類所得金額退職所得 各類所得金額其他所得
## 1 33870 655 4418
## 2 20248 0 700
## 3 28127 42 558
## 4 6398 0 644
## 5 4734 0 287
## 6 10823 0 587
## 7 12157 0 1100
## 8 1761 0 143
## 9 3281 0 321
## 10 25975 24 740
## 11 1931 0 156
## 12 905 0 87
## 13 1147 0 296
## 14 1530 0 102
## 15 1739 0 50
## 16 5782 0 207
## 17 1694 0 68
## 18 642 0 61
## 19 601 0 223
## 20 11045 0 274
## 21 4474 0 282
## 22 5769 0 419
## 23 85126 357 8650
## 24 186115 3852 21461
## 25 90073 448 10341
## 各類所得金額稿費所得 各類所得金額申報大於歸戶 薪資淨所得
## 1 0 3530 409281
## 2 2 1457 182034
## 3 0 2275 153112
## 4 0 423 125860
## 5 0 502 91409
## 6 0 0 60350
## 7 0 1042 87576
## 8 0 0 18639
## 9 0 2060 25956
## 10 0 3753 135696
## 11 85 0 22422
## 12 0 0 26475
## 13 0 51 20775
## 14 0 4 26285
## 15 0 96 11460
## 16 0 177 75622
## 17 0 661 28052
## 18 0 384 6935
## 19 0 386 9754
## 20 0 90 60337
## 21 0 0 70547
## 22 0 680 91670
## 23 76 34069 602286
## 24 4 41349 1631132
## 25 437 16975 686235
## 按薪資淨所得計算之綜合所得 稿費收入 人口遷數
## 1 489147 302 35
## 2 216387 266 -1
## 3 198522 189 4
## 4 144460 76 10
## 5 104194 185 2
## 6 76069 57 2
## 7 110822 198 0
## 8 21693 0 -1
## 9 36276 81 -10
## 10 183312 80 30
## 11 26805 302 4
## 12 28491 11 9
## 13 25509 11 -3
## 14 29574 4 6
## 15 14092 0 -1
## 16 89088 1 -3
## 17 32634 7 6
## 18 10240 0 -8
## 19 11834 4 -14
## 20 78285 19 -8
## 21 81674 5 15
## 22 106275 19 5
## 23 812842 593 180
## 24 2106998 2209 484
## 25 903293 1928 273【進階篇】
106年各縣市平均各類所得金額合計、平居納稅單位、平均薪資淨所得以及年遷入人口總額
df %>% filter(year==106) %>% # 篩選106年的資料
group_by(year,縣市名稱 ) %>% # 依照縣市分類
mutate(年遷入人口數 = sum(遷入人口數-遷出人口數) ) %>% #新增新變數
summarise(平均各類所得金額合計 = mean(各類所得金額合計),
平均納稅單位 = mean(納稅單位),
平均薪資淨所得 = mean(薪資淨所得),
年遷入人口數總額=sum(年遷入人口數)) %>% head(25) ## # A tibble: 22 x 6
## # Groups: year [1]
## year 縣市名稱 平均各類所得金額合計… 平均納稅單位 平均薪資淨所得 年遷入人口數總額
## <int> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
## 1 106 宜蘭縣 367126. 485. 227232. -58716
## 2 106 花蓮縣 324041. 436. 204825. -133936
## 3 106 金門縣 978177. 1072. 653129. 67673
## 4 106 南投縣 298942. 405. 183356. -670196
## 5 106 屏東縣 262523. 354. 168943. -955632
## 6 106 苗栗縣 432375. 533. 282883. -1165870
## 7 106 桃園市 1126793. 1236. 732352. 14611410
## 8 106 高雄市 703158. 810. 435968. -1203741
## 9 106 基隆市 535735. 681. 354971. 3768
## 10 106 連江縣 182516. 184. 130426. 4620
## # … with 12 more rows
問題與討論:放放同學想知道高雄市各區域的所有各類所得金額平均值。