因為最近搞畢業論文，有點忙，加上還有好多粉絲咨詢，臨近畢業更新就很少瞭。

今天就寫一個非常簡單的文章，敷衍一下吧，哈哈哈。

今天要寫的就是數據清洗的函數mutate()，這個屬於超級基本的內容哦，一般我們拿到數據最頭疼應該就是清洗數據瞭，所以清洗數據的基礎一定要牢牢掌握。

還有，如果你想成為一名合格的分析師，其實你隻要精通清洗數據就夠瞭，我這麼說一點都不誇張。

一個簡單數據清洗任務常常包括：

• 從數據中選擇列
• 設置數據行
• 匯總數據
• 匯總數據（計算匯總統計信息）
• 排序數據
• 創建新變量

本文就隻寫最後一個，即在R中使用mutate創建新變量。

mutate的基礎知識

在開始之前，我們先談談dplyr。

dplyr是R中專門用於數據處理的包。更具體功能包括：

• select() 從數據中選擇列
• filter() 數據行的子集
• group_by() 匯總數據
• summarise() 匯總數據（計算匯總統計信息）
• arrange() 排序數據
• mutate() 創建新變量

在大多數情況下，dplyr僅執行這些任務。dplyr出色的部分原因在於它“緊湊”。隻有5或6種主要工具，並且非常易於使用。

mutate()如何用？

使用時，通常你隻需要指定3項內容：

• 您要修改的數據框的名稱
• 您將創建的新變量的名稱
• 您將分配給新變量的值

還是給大傢舉個例子：看下圖，mutate()的第一個參數就是數據框，然後就是新變量名=舊變量的某種新式。就是說你可以輕松地以數據框中的原有變量生成新變量。

但是這個函數隻能用於數據框，不能在列表，矩陣，向量或其他數據結構中使用。

註意，mutate()的第二個參數是“名稱-值”對，就是說我們在創建變量時新變量需要一個名稱，但是它也需要一個分配給該名稱的值。因此，當使用mutate時，您需要提供名稱和新值…即名稱/值對。

我們再次看一下剛剛的語法示例：

那麼在上圖中我們是要創建一個名為new_variable的新變量。分配給new_variable的值為existing_var乘以2的值。在此示例中，變量existing_var為原本就存在於數據框df當中的。

就是這麼簡單。

實例操作

為瞭加深大傢的印象，還是給大傢一個實例