DataFrame
DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。
一. DataFrame数据流编程
二. 数据读取 readr/httr/DBI
1. readr
readr简化了我们读取多种格式表格型数据的方法，包括分割文件withread_delim(),read_csv()、read_tsv()、read_csv2()、固定宽度文件读取的read_fwf()、read_table()以及read_log()来读取Web日志文件。在参数配置方面是和原生的read.xxx()函数族是看齐的。
readr是利用C++和RCpp编写的，所以执行的速度是相当快的，不过相对于直接用C语言写的data.table::fread()就稍微慢大概1.2-2倍左右。在实际使用中，data.talbe::fread()的读取速度可以比原生的read.csv有3-10倍的提升速度。
2. httr
httr是一个高级的网络请求库，类似于Python中的Tornado和Requests,除了提供基本的Restful接口设计功能，比如GET(),HEAD(),PATCH(),PUT(),DELETE()和POST()，还提供了OAuth的调用，比如oauth1.0_token()和oauth2.0_token()。而且httr还提供了诸如session、cookie、SSL、header、proxy、timeoutd等更过高级管理功能。当然你可以用它来做简单的爬虫应用，如果需要更高级的爬虫，我们需要投入rvest的怀抱来支持诸如xpath等高级爬虫特性。
3. DBI
DBI是一个为R与数据库通讯的数据库接口。相当于Java里面的DAO，Python里的Torndb和Tornlite，方便多种关系型数据库的SQL请求。其中最亮眼的是，R中的DataFrame和数据库之前可以以整个数据框插入的形式插入数据而不需要再拼接SQL语句。
以下是一个官方文档的示例：
三. 数据清洗 tidyr/jsonlite
1. tidyr
tidyr是一个数据清洗的新包，正在取代reshape2、spreadsheets等包。清洁的数据在数据处理的后续流程中十分重要，比如数据变化(dplyr),可视化(ggplot2/ggvis)以及数据建模等。tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能，提供gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化，应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化。此外，separate和union方法提供了数据分组拆分、合并的功能，应用在nominal数据的转化上。
2. jsonlite
类似于Python中的json库，参考前文 [[原]数据流编程教程：R语言与非结构化数据共舞](https://segmentfault.com/a/11…，我们可以知道jsonlite是一个标准的json转化库，依赖于jsonlite我们可以自由地在JSON和DataFrame之间相互转化。
四. 数据处理 dplyr/rlist/purrr
1. dplyr
dplyr包是现在数据流编程的核心,同时支持主流的管道操作%>%，主要的数据处理方法包括：
（1）高级查询操作：
select(): 按列变量选择filter(): 按行名称分片slice(): 按行索引分片mutate(): 在原数据集最后一列追加一些数据集summarise(): 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合gruop_by()使用arrange(): 按行排序
（2）关联表查询
inner_join(x, y): 匹配 x + yleft_join(x, y): 所有 x + 匹配 ysemi_join(x, y): 所有 x 在 y 中匹配的部分anti_join(x, y): 所有 x 在 y 中不匹配的部分
（3）集合操作
intersect(x, y): x 和 y 的交集（按行）union(x, y): x 和 y 的并集（按行）setdiff(x, y): x 和 y 的补集 （在x中不在y中）
更多详细操作可以参考由SupStats翻译的数据再加工速查表，比Python的老鼠书直观很多。
2. rlist
[参考前文 [原]数据流编程教程：R语言与非结构化数据共舞](https://segmentfault.com/a/11…，我们知道，区别于dplyr包，rlist包是针对非结构化数据处理而生的，也对以list为核心的数据结构提供了类似DataFrame的高级查询、管道操作等等方法。
3. purrr
purrr向Scala这样的具有高级类型系统的函数式编程语言学习，为data frame的操作提供更多的函数式编程方法，比如map、lambda表达式。此外，purrr引入了静态类型，来解决原生的apply函数族类型系统不稳定的情况。
我遇到过一个非常头疼的apply函数的问题：apply内的表达式计算结果不一致。
于是改成分步计算才能得到正确答案。
如果使用purrr包就可以很好的解决这一问题。参考Wisdom’s Quintessence: Purrr package for R is good for performance的例子：
具体使用可以参考Rstudio Blog:purrr 0.2.0。
五. 数据可视化 ggplot2/ggvis
1. ggplot2
ggplot2 是一个增强的数据可视化R包，帮助我们轻松创建令人惊叹的多层图形。它的设计理念类似于PhotoShop,具体参数包含设计对象、艺术渲染、统计量、尺寸调整、坐标系统、分片显示、位置调整、动画效果等等。
更多操作可以查看ggplot2与数据可视化速查表和官方文档
实战可以参考R Graphics Cookbook一书。
2. ggvis
ggvis是吸收了ggplot2、vega以及d3的精华，目标旨在配合shiny打造动态可 交互的可视化组件。ggvis最明显的区别就是在作图时直接支持%>%的管道操作，比如：
ggplot2与ggvis的关系类似于plyr与dplyr的关系,都是一种演化过程。
六. 数据建模 broom
1. broom
在机器学习的本质其实就是各种姿势的回归，而在R中的各种回归分析往往不会返回一个整齐的data frame 结果。比如：
这时候broom包就派上用场了，直接将统计结果转化为data frame格式：
glance()函数，返回data frame格式的部分参数结果
七. DataFrame优化
1. data.table
众所周知，data.frame的几个缺点有：
(1)大数据集打印缓慢
(2)内部搜索缓慢
(3)语法复杂
(4)缺乏内部的聚合操作
针对这几个问题，data.table应运而生。data.table完美兼容data.frame，这意味着之前对data.frame的操作我们可以完全保留，并且支持更多方便的数据操作方法。
data.table还参考了NoSQL中流行的Key-Value形式，引入了setkey()函数,为数据框设置关键字索引。
值得一提的是data.table引入了全新的索引形式，大大简化了data frame的分片形式，提供接近于原生矩阵的操作方式并直接利用C语言构造底层，保证操作的速度。
2. 对比操作
对比data.table 和 dplyr 的操作：
3. apply函数族
4. join 操作
5. 拼接操作
更多操作详情可查看data.table速查表。
八. DataFrame可视化
DT包是谢溢辉老师的大作，为data frame数据提供了非常好的可视化功能，并且提供了筛选、分页、排序、搜索等数据查询操作。
九. 分布式DataFrame
DDF的全称是 Distributed Data Frame, 也就是分布式数据框。DDF用一个统一的跨引擎API简化了多数据源的分析操作，进一步将data frame底层的分布式傻瓜化。
在R中使用DDF，我们不需要修改之前任何的代码，并且绕过Hadoop的绝对限制，就可以让data frame格式的数据，自动获得分布式处理的能力！
DataFrame在R、Python和Spark三者中的联系
参考资料
1.Medium：6 Differences Between Pandas And Spark DataFrames
2.Quora：What are the differences of DataFrame between R and Pandas?
8.SparkR: Distributed data frames with Spark and R
10.Announcing SparkR: R on Spark
11.amplab: SparkR R frontend for Spark
12.codementor: data frame operations with SparkR
13.Spark Summit: Distributed DataFrame (DDF) Simplifying Big Data For 14.The Rest Of Us
18.Fast Data Processing with Spark, 2nd Edition
Harry Zhu 的 FinanceR专栏:https://segmentfault.com/blog…
来源：R语言中文社区
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原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：数据流编程教程：R语言与DataFrame
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