在R语言中，可以通过使用dplyr包中的函数来实现高效的数据筛选与子集提取。以下是一些常用的dplyr函数：
filter()：根据指定条件筛选数据集中的行。select()：选择数据集中的特定列。arrange()：按照指定的列对数据集进行排序。mutate()：新增一列或者修改已有列的数值。summarise()：对数据集中的数据进行汇总统计。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用dplyr包来进行数据筛选与子集提取：
# 导入dplyr包library(dplyr)# 创建一个示例数据集data <- data.frame( id = 1:10, name = c("Alice", "Bob", "Cathy", "David", "Emily", "Frank", "Grace", "Helen", "Ivy", "Jack"), age = c(25, 30, 22, 28, 33, 27, 40, 35, 29, 26))# 筛选出年龄大于30的数据filtered_data <- data %>% filter(age > 30)# 选择数据集中的id和name列selected_data <- data %>% select(id, name)# 按照年龄对数据集进行降序排序arranged_data <- data %>% arrange(desc(age))# 新增一列计算年龄的平方mutated_data <- data %>% mutate(age_squared = age^2)# 对年龄进行汇总统计summarised_data <- data %>% summarise(mean_age = mean(age), max_age = max(age))# 打印结果print(filtered_data)print(selected_data)print(arranged_data)print(mutated_data)print(summarised_data)通过使用dplyr包中的函数，可以方便地进行高效的数据筛选与子集提取操作。
