在 R 语言中，`data` 函数是用来加载 R 中已经内置的数据集。它将加载数据集的原始数据以及数据集的描述信息（元数据）一起载入到 R 的工作环境中。以下是使用 `data` 函数的步骤：
1. 载入数据集。
要使用 `data` 函数加载数据集，首先需要知道要载入哪个数据集。 R 内置有许多数据集，您可以使用自带的文档或搜索引擎来浏览和查找数据集。例如，要加载名为 `mtcars` 的数据集，可以在 R 代码中输入以下命令：
```r
data(mtcars)
```
2. 查看数据集。
加载数据集后，您可以使用 `head`、`tail` 或 `View` 等函数来查看数据集的前几行、后几行或整个数据集。例如，使用 `head` 函数查看 `mtcars` 数据集的前 6 行：
```r
head(mtcars, n = 6)
```
3. 操作数据集。
一旦数据集成功加载到 R 中，您便可以执行针对数据集的各种操作，如统计分析、绘图等。例如，使用 `summary` 函数对 `mtcars` 数据集进行描述性统计：
```r
summary(mtcars)
```
注意：如果您的 R 版本较老或未更新，可能会发现某些先进或更高级别的数据集未能发现，您可以尝试通过 `install.packages` 函数下载并安装最新的数据包。例如，使用以下命令安装 `ggplot2` 包：
```r
install.packages("ggplot2")
```
完成安装后，即可使用 `data` 函数加载包中的数据集。
data.table用法解析
R语言中的data.table是一种数据处理时的高效率工具。在了解data.table之前先简单说明一下管道函数的使用方法。
管道函数的使用方法
常用的管道函数有以下三种：
%in%：表示包含于
%>%：表示向右传递
%$%：表示向右传递列，并可以直接按列操作
data.table使用方法
1. 首先将数据变成data.table格式
data = data%>%
as.data.table()
2. 将数据按照以下5个变量汇总
data = data%>%
as.data.table()%$%
.[,.(value = sum(value,na.rm = TRUE)),
by = c("period","index","area","id1","id2")]
3. 按照某类别列的变量值筛选
data = data%$%
.[index%in%c("UV","DB","XS"),]
4.改变类别列中变量名称
data = data%$%
.[index_name == "DB",index_name := "DB_PV"]%$%
.[index_name == "GZ",index_name := "GZ_UV"]%$%
.[index_name == "XSLZ",index_name := "XSLZ_UV"]
5. 取某列全部值的前6个字母
data = data %$%
.[,":="(id1 = substr(id1,1,6),
id2 = substr(id2,1,6))]%$%
.[,.(value = sum(value,na.rm = TRUE)),
by = c("period","index","area","id1","id2")]
6. 筛选列
data = data %$%
.[,.(period,id1,id2,area,index,value)]
7. 筛选行列
N <- rank.P[ID2%in%target,.(ID2, Month, prov_ID, Province, Index_name,Value_adj_per)]
8. 变更列名称
data = data%>%
setnames(c("period","car_id1","car_id2","area","value"), c("Month","ID1","ID2","Province","Value"))
9. 按照某列合并表格，并筛选某些列
data = data %>%
merge(data2, by.x="Province",by.y="Province",all.x = TRUE)%$%
.[,.(Month,Province,ID,index_name,ID2,Value)]
9.1 合并后出现列名重复现象
new_data <- data%>%
merge(data2,
by.x = c("ID1","ID2","Month","prov_ID","Province","Index_name"),
by.y = c("ID2","ID1","Month","prov_ID","Province","Index_name"),
suffixes = c("_P","_N"))
10. 定义新列
new_data <- new_data[, ":="(Score = (Value_adj_per_P+Value_adj_per_N)/2)]%$%
.[, Rank := row_number(-Score),
by = c("ID2","Month","prov_ID","Province","Index_name")]%>%
merge(phase, by = "Index_name")%$%
.[, Index_name := NULL]
