Dplyr包

Dplyr 包：R 语言数据处理的强大工具

Dplyr 包是 R 语言中用于数据处理的强大且一致的工具集。它提供了一组函数，使数据清洗、转换和汇总变得更加简单和直观。对于初学者来说，掌握 Dplyr 至关重要，因为它能够显著提高数据分析的效率和可读性。即使在进行复杂的技术分析或成交量分析时，Dplyr 都能提供高效的数据预处理能力。本文将深入探讨 Dplyr 的核心概念和常用函数，帮助你快速入门并掌握这一强大的工具。

Dplyr 的核心理念

Dplyr 的设计理念基于“动词-数据”的语法，而不是传统的“数据-动词”语法。这意味着你首先指定要执行的操作（动词），然后指定要操作的数据。这种语法更易于阅读和理解，并且可以避免许多常见的错误。

例如，在传统的语法中，你可能会这样写：

```R subset(data, condition) ```

而在 Dplyr 中，你会这样写：

```R filter(data, condition) ```

可以看到，Dplyr 的语法更加流畅和自然。

Dplyr 的核心概念包括：

**数据框 (Data Frame):** Dplyr 主要操作的数据结构是数据框，它是 R 语言中最常用的数据存储方式。
**动词 (Verbs):** Dplyr 提供了许多动词，用于执行不同的数据处理操作，例如筛选、选择、排序、转换和汇总。
**管道操作符 (Pipe Operator):** Dplyr 经常与管道操作符 `%>%` 结合使用，它可以将一个函数的输出作为下一个函数的输入，使代码更加简洁和易读。这在进行期权定价模型的验证和数据准备时尤其有用。

Dplyr 的常用动词

Dplyr 提供了许多常用的动词，下面是一些最常用的动词：

`filter()`: 用于筛选数据，保留满足条件的行。例如，筛选出所有到期时间小于一个月的二元期权。
`select()`: 用于选择数据，保留指定的列。例如，选择标的资产、到期时间、执行价格和期权类型这几列。
`mutate()`: 用于创建新的列或修改现有列。例如，计算期权的回报率，或者将日期格式转换为指定的格式。
`arrange()`: 用于对数据进行排序。例如，按照到期时间升序排序，或者按照回报率降序排序。
`summarise()`: 用于汇总数据，计算统计指标。例如，计算平均回报率、最大回报率和最小回报率。
`group_by()`: 用于对数据进行分组，以便对每个组执行不同的操作。例如，按照标的资产分组，计算每个标的资产的平均回报率。
`rename()`: 用于重命名列。例如，将 "option_price" 重命名为 "price"。
`distinct()`: 用于去除重复的行。这在清洗历史数据时非常有用。

Dplyr 的管道操作符

管道操作符 `%>%` 是 Dplyr 的一个重要组成部分，它可以将一个函数的输出作为下一个函数的输入。这使得代码更加简洁和易读，并且可以避免许多常见的错误。

例如，假设你想筛选出所有到期时间小于一个月的二元期权，并计算它们的回报率。你可以这样写：

```R data %>%

 filter(expiration_date < Sys.Date() + 30) %>%
 mutate(return = (price - strike_price) / strike_price)

```

这段代码首先使用 `filter()` 函数筛选出到期时间小于一个月的二元期权，然后使用 `mutate()` 函数计算它们的回报率。管道操作符 `%>%` 将 `filter()` 函数的输出作为 `mutate()` 函数的输入。

Dplyr 的示例应用

下面是一些 Dplyr 的示例应用：

**数据清洗:** Dplyr 可以用于去除缺失值、重复值和异常值，使数据更加干净和可靠。例如，可以使用 `filter()` 函数去除包含缺失值的行，或者使用 `distinct()` 函数去除重复的行。在构建交易策略之前，数据清洗至关重要。
**数据转换:** Dplyr 可以用于将数据转换为不同的格式，例如将日期格式转换为指定的格式，或者将字符串转换为数字。例如，可以使用 `mutate()` 函数将日期格式转换为 "YYYY-MM-DD" 格式，或者使用 `as.numeric()` 函数将字符串转换为数字。
**数据汇总:** Dplyr 可以用于计算统计指标，例如平均值、最大值、最小值和标准差。例如，可以使用 `summarise()` 函数计算平均回报率、最大回报率和最小回报率。这在进行风险管理和投资组合优化时非常重要。
**数据可视化:** Dplyr 可以与 `ggplot2` 包结合使用，创建各种各样的图表，例如直方图、散点图和箱线图。例如，可以使用 `ggplot2` 包创建直方图，显示回报率的分布情况。这有助于理解波动率微笑的影响。

Dplyr 与其他 R 语言包的结合

Dplyr 可以与其他 R 语言包结合使用，扩展其功能。例如：

**ggplot2:** Dplyr 可以与 `ggplot2` 包结合使用，创建各种各样的图表。
**tidyr:** Dplyr 可以与 `tidyr` 包结合使用，对数据进行整理和转换。 `tidyr` 专注于数据的“整洁”格式，与 Dplyr 的动词语法相辅相成。
**stringr:** Dplyr 可以与 `stringr` 包结合使用，处理字符串数据。例如，提取期权合约中的标的资产名称。
**lubridate:** Dplyr 可以与 `lubridate` 包结合使用，处理日期和时间数据。例如，计算期权剩余到期时间。

Dplyr 的高级用法

除了上述常用的动词之外，Dplyr 还提供了一些高级用法，例如：

**`case_when()`:** 用于根据条件创建新的列。例如，根据回报率的大小，将期权分为“盈利”、“亏损”和“持平”三类。
**`if_else()`:** 用于根据条件赋值。例如，如果回报率大于 0，则赋值为 1，否则赋值为 0。
**`rowwise()`:** 用于对每一行执行操作。例如，计算每一行的总和。
**`across()`:** 用于对多个列执行相同操作。例如，将多个列的数据类型转换为数值型。

这些高级用法可以帮助你更灵活地处理数据，并解决更复杂的问题。在进行算法交易和机器学习应用时，这些高级用法尤其重要。

总结

Dplyr 包是 R 语言中用于数据处理的强大且一致的工具集。它提供了一组函数，使数据清洗、转换和汇总变得更加简单和直观。掌握 Dplyr 对数据分析至关重要，它可以显著提高效率和可读性。通过学习 Dplyr 的核心概念、常用动词、管道操作符和示例应用，你可以快速入门并掌握这一强大的工具。结合其他 R 语言包，Dplyr 可以发挥更大的作用，帮助你解决各种数据分析问题，例如希腊字母计算、蒙特卡洛模拟和事件研究。记住，持续实践是掌握 Dplyr 的最佳途径。

Dplyr 常用动词总结
动词	描述	示例	`filter()`	筛选数据	`filter(data, price > 10)`	`select()`	选择列	`select(data, asset, expiration_date)`	`mutate()`	创建/修改列	`mutate(data, return = (price - strike_price) / strike_price)`	`arrange()`	排序数据	`arrange(data, expiration_date)`	`summarise()`	汇总数据	`summarise(data, mean_return = mean(return))`	`group_by()`	分组数据	`group_by(data, asset)`	`rename()`	重命名列	`rename(data, option_price = price)`	`distinct()`	去除重复行	`distinct(data)`

立即开始交易

注册 IQ Option （最低存款 $10）开设 Pocket Option 账户（最低存款 $5）

加入我们的社区

订阅我们的 Telegram 频道 @strategybin 获取： ✓ 每日交易信号 ✓ 独家策略分析 ✓ 市场趋势警报 ✓ 新手教育资源