在本章中，你會複習 dplyr 的管線，並用輔助函式與正則表達式加強欄位選取技巧。

Be fruitful and dplyr

select() 與 filter()

絕佳的選擇

一定要變異（mutation）

幫手函式來幫忙

別讓我從頭說起

看看最後長什麼樣

找到最完美的對應

Contain-ted love

尋找符合的欄位

追究你所選領導者的責任

在這裡，你會學到如何在資料中搬移欄位，並在多個欄位上套用相同的轉換。你也會學會根據任一或全部欄位條件來篩選列。

提供欄位重新配置的協助

使用 select() 和 everything() 來移動欄位

用 select() 與 last_col() 重新排列

用 relocate() 調整欄位位置

那就越線了

對多個欄位進行 mutate

針對多個變數進行彙總

結合 count() 與 across()

動物過河：新的 rowwise 用法

across() 與 c_across()

使用 rowwise() 做彙總運算

Any 與 All 的一次到位

讓那些牛群持續前進

本節會帶你重溫 dplyr 的連接（join）。接著更進一步，使用集合論條件來檢視資料集之間的重疊與差異。

為了好玩來做 Join

一起來做 join

進一步調查

相交的直線沒有平行

intersect 與 inner join 的差異

飛速通過交會處

傳遞聯合集的狀態

儲存 union 結果

加入你的在地工會，all

有點過度的 excepting

檢查集合是否相同

檢查差異

集合論老公公與北極

在課程最後一部分，你會使用 rlang 運算子把引數轉成變數，並建立可結合 dplyr 與 ggplot2 程式碼的函式。

你的主要「函式」失靈在哪裡？

依地區查看失業率

依群組計算失業率的中位數

Bang-bang！！

對應 rlang 運算子

Bang bang 進場

搖椅上也能 Rlang 上手

你就是海象

分析各地區的結果

精彩的 ggplot 轉折

繪圖與布局

情節標題更精彩

恭喜！

說一種新的 rlang 語

World Bank

International Monetary Fund (IMF)

tidyverse 包含一系列強大的套件，能讓你處理資料更簡單、更快速。不過，你是否曾嘗試把 dplyr 的函式包進你自己的函式裡，結果卻遇到奇怪的錯誤或預期外的結果？這些錯誤多半與「tidy 評估」有關，而它需要多做一些功夫來處理。在「使用 dplyr 進行程式設計」中，你會學到透過 rlang 套件來解決這些問題的策略。你也會學到其他在 dplyr 中進行程式設計的技巧，並使用世界銀行與國際貨幣基金的資料，貫穿課程來分析全球趨勢。學到最後，你會熟練到能俐落撰寫 tidyverse 函式！

Joining Data with dplyr

Introduction to Writing Functions in R

學習進階dplyr轉換，並在函數中整合dplyr和ggplot2代碼。

使用 dplyr 進行程式設計

across() 與 c_across()

使用 dplyr 進行程式設計

動手互動練習