возможностях dplyr, для этого достаточно использовать такой код:
группы_рейсов_по_месту_назначения <– group_by(flights, dest)
задержки <– summarise(группы_рейсов_по_месту_назначения,
опозданий = n(), средняя_длина_маршрута = mean(distance, na.rm = TRUE),
средняя_задержка = mean(arr_delay, na.rm = TRUE))
Оставим в выборке рейсы имеющие более сотни регулярных опозданий и, например, не на московских направлениях:
задержки <– filter(задержки, опозданий > 100, dest != "MSK")
Визуализируем оставшиеся записи:
ggplot(data = задержки, mapping =
aes(x = средняя_длина_маршрута, y = средняя_задержка)) +
geom_point(aes(size = опозданий), alpha = 1/5) +
geom_smooth(se = FALSE)
Похоже, что задержки растут с увеличением расстояния до ~750 миль, а затем сокращаются. Неужели, когда рейсы становятся длиннее, появляется возможность компенсировать опоздание находясь в полёте?
Предварительно было пройдено три вспомогательных этапа подготовки данных:
1. Сгруппированы рейсы по направлениям.
2. В каждой из групп усреднены расстояния, длительность задержки и вычислено количество опоздавших рейсов.
3. Отфильтрованы шумы и аэропорт, который не подчиняется законам логики.
Этот код немного перегружен, так как каждому промежуточному блоку данных присвоено имя. Вспомогательные таблицы сохранялись, даже когда их содержимое не востребовано на заключительном этапе, и замедляли анализ. Но есть отличный способ справиться с обозначенной проблемой посредством настройки каналов передачи данных служебным оператором %>%:
задержки <– flights %>%
group_by(dest) %>%
summarise(
опозданий = n(),
средняя_длина_маршрута = mean(distance, na.rm = TRUE),
средняя_задержка = mean(arr_delay, na.rm = TRUE) ) %>%
filter(опозданий > 100, dest != " MSK ")
Такой синтаксис фокусирует внимание исследователя на выполняемых преобразованиях, а не на том, что получается на каждом из вспомогательных этапов, и делает код более читаемым. Это звучит как ряд предписаний: сгруппируй, после этого подведи итоги, после этого отфильтруй полученное. Как подсказывает здравый смысл, можно читать %>% в коде как «после этого». По сути же, формируется информационный канал последовательной передачи данных на обработку от одной функции через другую к третьей. Технически, x %>% f(y) превращается в f(x, y), а x %>% f(y) %>% g(z) превращается в композицию функций g(f(x, y), z) и так далее, что позволяет использовать канал для объединения нескольких операций в одну, которую можно читать слева направо, сверху вниз. Будем часто пользоваться каналами, так как это значительно упрощает читаемость кода, разберём их более подробно в соответствующем разделе.
Работа с каналами это одна из ключевых особенностей tidyverse. Единственным исключением является ggplot2, так как библиотека была написано до появления такой возможности в R. К сожалению, являющаяся наследником ggplot2 библиотека ggvis хотя и поддерживает работу с каналами, но пока еще не в полной мере.
Внимательный читатель наверняка задавался вопросом о смысле и предназначении аргумента na.rm. Что будет, если его не писать? Получим много пропущенных значений!