Post
Ask Question

How To Use Dplyr Package To Manipulate Data In R

Introduction

 
In this article I am going to demonstrate how to use dplyr package in R along with a planes dataset. We will be using various functions provided with thr dplyr package to manipulate and transform the data and to create a subset of data as well. The functions which we will be using are filter(), arrange() and select().
 

Loading package and dataset

 
We will be using predefined planes dataset which belongs to a package named nycflights13. Therefore we need to load the package first as follows,
  1. > library(nycflights13)  
Now we need to load the dataset planes as we will be using it  to transform and manipulate the data,
  1. > planes  
The above code will generate the following output,
  1. > planes  
  2. # A tibble: 3,322 x 9  
  3.    tailnum  year type                    manufacturer     model     engines seats speed engine     
  4.    <chr>   <int> <chr>                   <chr>            <chr>       <int> <int> <int> <chr>      
  5.  1 N10156   2004 Fixed wing multi engine EMBRAER          EMB-145XR       2    55    NA Turbo-fan  
  6.  2 N102UW   1998 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2   182    NA Turbo-fan  
  7.  3 N103US   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2   182    NA Turbo-fan  
  8.  4 N104UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2   182    NA Turbo-fan  
  9.  5 N10575   2002 Fixed wing multi engine EMBRAER          EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  10.  6 N105UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2   182    NA Turbo-fan  
  11.  7 N107US   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2   182    NA Turbo-fan  
  12.  8 N108UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2   182    NA Turbo-fan  
  13.  9 N109UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2   182    NA Turbo-fan  
  14. 10 N110UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2   182    NA Turbo-fan  
  15. # ... with 3,312 more rows  
Now we need to load the library named dplyr to use the functions of the package dplyr. We can use the below syntax to load the dplyr library,
  1. > library(dplyr)  
The above code will generate the following output,
  1. > library(dplyr)  
  2.   
  3. Attaching package: ‘dplyr’  
  4.   
  5. The following objects are masked from ‘package:stats’:  
  6.   
  7.     filter, lag  
  8.   
  9. The following objects are masked from ‘package:base’:  
  10.   
  11.     intersect, setdiff, setequal, union  
  12.   
  13. >  

Filter() function to filter data on the basis of variable names

 
Filter function is used to select and display observations according to the values of the arguments included inside the function. Filter function creates subsets of observations. Inside the function the data frame name is the first argument and the second argument is the name of the variable of the dataset whose values we will be using to filter the data frame.
 
Let us discuss this function with the help of the example below,
  1. > filter(planes, year == 1999)  
  2. # A tibble: 206 x 9  
  3.    tailnum  year type                    manufacturer     model    engines seats speed engine     
  4.    <chr>   <int> <chr>                   <chr>            <chr>      <int> <int> <int> <chr>      
  5.  1 N103US   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  6.  2 N104UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  7.  3 N105UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  8.  4 N107US   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  9.  5 N108UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  10.  6 N109UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  11.  7 N110UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  12.  8 N111US   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  13.  9 N112US   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  14. 10 N113UW   1999 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214       2   182    NA Turbo-fan  
  15. # ... with 196 more rows  
In the argument part of the filter function, we have mentioned year == 1999, therefore a new dataset containing all the observations of year 1999 will be displayed.
  1. > filter(planes, year == 1999, seats == 55)  
  2. # A tibble: 23 x 9  
  3.    tailnum  year type                    manufacturer model     engines seats speed engine     
  4.    <chr>   <int> <chr>                   <chr>        <chr>       <int> <int> <int> <chr>      
  5.  1 N12967   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  6.  2 N13964   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  7.  3 N13965   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  8.  4 N13968   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  9.  5 N13969   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  10.  6 N13970   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  11.  7 N13975   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  12.  8 N13978   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  13.  9 N13979   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  14. 10 N14972   1999 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  15. # ... with 13 more rows  
  16. >  
In the argument part of the filter function, we have mentioned the value of year as 1999 and the value of seats as 55, therefore filtering operation will be executed by dplyr library and a new dataset containing all the observations of 1999 and containing 55 seats will be displayed.
 
Using assignment operator
 
The result of the new subset of dataset that has been created can also be saved in another variable using assignment operator,
  1. > df <- filter(planes, year == 2000, seats == 55)  
If we want to save the subset in a variable and print the result at the same time then we can include the entire assignment syntax inside parentheses as follows,
  1. > (df <- filter(planes, year == 2000, seats == 55))  
The above code will generate the following output,
  1. > (df <- filter(planes, year == 2000, seats == 55))  
  2. # A tibble: 30 x 9  
  3.    tailnum  year type                    manufacturer model     engines seats speed engine     
  4.    <chr>   <int> <chr>                   <chr>        <chr>       <int> <int> <int> <chr>      
  5.  1 N12921   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  6.  2 N12922   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  7.  3 N12924   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  8.  4 N12996   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  9.  5 N13988   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  10.  6 N13989   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  11.  7 N13992   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  12.  8 N13994   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  13.  9 N13995   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  14. 10 N13997   2000 Fixed wing multi engine EMBRAER      EMB-145LR       2    55    NA Turbo-fan  
  15. # ... with 20 more rows  
  16. >  

Arrange function to arrange data in different orders

 
arrange() function is used to select and display rows either in ascending or descending order according to the order mentioned inside arrange() function as argument. It takes the name of the variables as arguments and displays data in two different orders.
  1. > arrange(planes, year, seats, speed)  
The above code will generate the following output,
  1. > arrange(planes, year, seats, speed)  
  2. # A tibble: 3,322 x 9  
  3.    tailnum  year type                     manufacturer model       engines seats speed engine         
  4.    <chr>   <int> <chr>                    <chr>        <chr>         <int> <int> <int> <chr>          
  5.  1 N381AA   1956 Fixed wing multi engine  DOUGLAS      DC-7BF            4   102   232 Reciprocating  
  6.  2 N201AA   1959 Fixed wing single engine CESSNA       150               1     2    90 Reciprocating  
  7.  3 N567AA   1959 Fixed wing single engine DEHAVILLAND  OTTER DHC-3       1    16    95 Reciprocating  
  8.  4 N378AA   1963 Fixed wing single engine CESSNA       172E              1     4   105 Reciprocating  
  9.  5 N575AA   1963 Fixed wing single engine CESSNA       210-5(205)        1     6    NA Reciprocating  
  10.  6 N14629   1965 Fixed wing multi engine  BOEING       737-524           2   149    NA Turbo-fan      
  11.  7 N615AA   1967 Fixed wing multi engine  BEECH        65-A90            2     9   202 Turbo-prop     
  12.  8 N425AA   1968 Fixed wing single engine PIPER        PA-28-180         1     4   107 Reciprocating  
  13.  9 N383AA   1972 Fixed wing multi engine  BEECH        E-90              2    10    NA Turbo-prop     
  14. 10 N364AA   1973 Fixed wing multi engine  CESSNA       310Q              2     6   167 Reciprocating  
  15. # ... with 3,312 more rows  
We can also use desc() function as argument inside arrange function to display the rows and columns of the new data frame reordered in descending order,
  1. > arrange(planes, desc(year))  
  2. # A tibble: 3,322 x 9  
  3.    tailnum  year type                    manufacturer model    engines seats speed engine     
  4.    <chr>   <int> <chr>                   <chr>        <chr>      <int> <int> <int> <chr>      
  5.  1 N150UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  6.  2 N151UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  7.  3 N152UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  8.  4 N153UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  9.  5 N154UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  10.  6 N155UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  11.  7 N156UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  12.  8 N157UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  13.  9 N198UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  14. 10 N199UW   2013 Fixed wing multi engine AIRBUS       A321-211       2   199    NA Turbo-fan  
  15. # ... with 3,312 more rows  
  16. >  

Select() function to select columns of a table

 
Select function is used to display a subset of dataset containing only those columns which are mentioned inside select function as arguments. The select() function also displays data based on the conditions mentioned inside select() function. These conditions are applied on the variables of the dataset loaded at the beginning.
 
Displaying columns by including column names as argument. To select columns by names we can use the below syntax,
  1. select(planes, year, manufacturer, seats)  
The above code will generate the following output,
  1. > select(planes, year, manufacturer, seats)  
  2. # A tibble: 3,322 x 3  
  3.     year manufacturer     seats  
  4.    <int> <chr>            <int>  
  5.  1  2004 EMBRAER             55  
  6.  2  1998 AIRBUS INDUSTRIE   182  
  7.  3  1999 AIRBUS INDUSTRIE   182  
  8.  4  1999 AIRBUS INDUSTRIE   182  
  9.  5  2002 EMBRAER             55  
  10.  6  1999 AIRBUS INDUSTRIE   182  
  11.  7  1999 AIRBUS INDUSTRIE   182  
  12.  8  1999 AIRBUS INDUSTRIE   182  
  13.  9  1999 AIRBUS INDUSTRIE   182  
  14. 10  1999 AIRBUS INDUSTRIE   182  
  15. # ... with 3,312 more rows  
  16. >  
To display all the columns between type and engines, we can use the below syntax,
  1. > select(planes, type:engines)  
 The above code will generate the following output,
  1. > select(planes, type:engines)  
  2. # A tibble: 3,322 x 4  
  3.    type                    manufacturer     model     engines  
  4.    <chr>                   <chr>            <chr>       <int>  
  5.  1 Fixed wing multi engine EMBRAER          EMB-145XR       2  
  6.  2 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2  
  7.  3 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2  
  8.  4 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2  
  9.  5 Fixed wing multi engine EMBRAER          EMB-145LR       2  
  10.  6 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2  
  11.  7 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2  
  12.  8 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2  
  13.  9 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2  
  14. 10 Fixed wing multi engine AIRBUS INDUSTRIE A320-214        2  
  15. # ... with 3,312 more rows  
  16. >  
To display all the selected columns excluding those from type to engines, we can use the below syntax,
  1. > select(planes, -(type:engines))  
 The above code will generate the following output,
  1. > select(planes, -(type:engines))  
  2. # A tibble: 3,322 x 5  
  3.    tailnum  year seats speed engine     
  4.    <chr>   <int> <int> <int> <chr>      
  5.  1 N10156   2004    55    NA Turbo-fan  
  6.  2 N102UW   1998   182    NA Turbo-fan  
  7.  3 N103US   1999   182    NA Turbo-fan  
  8.  4 N104UW   1999   182    NA Turbo-fan  
  9.  5 N10575   2002    55    NA Turbo-fan  
  10.  6 N105UW   1999   182    NA Turbo-fan  
  11.  7 N107US   1999   182    NA Turbo-fan  
  12.  8 N108UW   1999   182    NA Turbo-fan  
  13.  9 N109UW   1999   182    NA Turbo-fan  
  14. 10 N110UW   1999   182    NA Turbo-fan  
  15. # ... with 3,312 more rows  
  16. >  

Summary

 
In this article I demonstrated how to use dplyr package in R along with planes dataset. We have used various functions provided with dplyr package to manipulate and transform the data and to create a subset of data as well. Various functions such as filter(), arrange() and select() are used. Proper coding snippets and outputs are also provided. 


Similar Articles