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Tidyverse
围绕 dplyr、tidyr、purrr 与 stringr 的数据整理工作流：选择、变换、分组、重塑、迭代与文本清理。
7 章 · 2026-02-28 – 2026-04-06
- 01使用 dplyr 选择、筛选与抽取数据使用 select、relocate、filter、slice 和 distinct 控制数据框的列、行与重复记录。
- 02使用 dplyr 创建和转换列使用 mutate 新增、覆盖和批量转换列，并控制新列位置、原列保留和条件计算。
- 03使用 dplyr 完成分组操作使用 group_by、summarise、mutate、filter、count、ungroup 和 .by 完成持久或一次性的分组计算。
- 04使用 tidyr 转换长表与宽表使用 pivot_longer 和 pivot_wider 在长宽格式之间转换，并处理列名编码、缺失组合、多值列与重复键。
- 05使用 tidyr 拆分字符串列根据分隔符、固定宽度或正则表达式，将字符串列横向拆成多列或纵向展开成多行。
- 06使用 purrr 进行函数式迭代用 map、map2、pmap、reduce 和安全调用工具完成单输入、多输入、归约及容错迭代。
- 07使用 stringr 整理字符串使用 stringr 与正则表达式完成大小写转换、空白清理、检测、提取、替换、截取、拆分与拼接。