dplyr — R пакет, реализующий грамматику манипуляции данными, состоящую из набора согласованных между собой глаголов, которые помогут вам решить наиболее распространенные проблемы манипулирования данными на языке R. Это один из наиболее популярных и скачиваемых из CRAN пакетов, сегодня им пользуются миллионы аналитиков и специалистов в области науки о данных.  Хедли Викхем работает над интерфейсом dplyr с 2014 года, dplyr это потомок plyr, но более быстрый и изящный по синтаксису. За 6 лет синтаксис и функционал dplyr устаканился, в связи с чем 29 мая был официальный релиз версии 1.0.0. За 6 недель до релиза Викхем начал публиковать серию статей, что бы постепенно ознакомить многочисленных пользователей dplyr со всеми грядущими изменениями. В свою очередь я, преследуя туже цель, по большинству статей снимал небольшие видео обзоры, которыми и хотел с вами поделиться.  Эта публикация поможет вам максимально быстро ознакомится со всем, что было изменено или добавлено в dplyr 1.0.0. Если вы интересуетесь анализом данных возможно вам будут интересны мои telegram и youtube каналы. Большая часть контента которых посвящены языку R. Т.к. dplyr 1.0.0 уже опубликован на CRAN для его установки / обновления вам достаточно воспользоваться стандартной командой install.packages('dplyr'). Ниже представленны 5 видео обзоров снятых по статьям Хедли Викхема.  Длительность каждого видео составляет от 10 до 17 минут. summarise() является одной из основных функций в dplyr, начиная с версии 1.0.0 её возможности были значительно расширены. Одним из улучшений стало то, что теперь она может возвращать объекты произвольной размерности. В видео рассмотрены функции с помощью которых вы можете обращаться к переменным, или столбцам дата фреймов различными способами, а также менять их расположение: select(), rename_with(), relocate(), any_of(), all_of(). accros() это новая функция в dplyr, пришедшая на смену функциям с суффиксами *_at(), *_if(), *_all(). Т.е. accros() позволяет вам применять какую либо функцию к набору столбцов, не перечисляя все их по именам. rowwise() пришла на смену перебору строк в R с помощью различных циклов. Эта новая функция позволяет вам разбить фрейм по строкам, и применять к каждой группе строк агругирующие функции, при этом не меняя количества строк в выходящем фрейме.  В SQL часто используются так называемые DML (Data Manipulation Language) операции, такие как INSERT, UPDATE и DELETE. Перед самым релизом dplyr 1.0.0 в него было добавлено целое семейство функций rows_*() которые помогут вам выполнять все DML операции с датафреймами внутри языка R. Также вы узнаете о новом аргмуенте .groups, в функции summarise(). Данный аргумент позволяет управлять группировкой фрейма после агрегации данных. В видео обзорах я затронул только те статьи которые были бы полезны непосредственно прямым пользователям dplyr, и упустил некоторые статьи общего характера, или направленные разработчикам других пакетов, которые также используют внутри собсвенных пакетов dplyr.  Ниже список статей по которым небыло обзоров, но они также могут быть вам полезны: Версия 1.0.0 означает что синтаксис пакета стал стабилен, в дальнейшем будут появляться новые функции и аргументы, но всё, что реализовано в версии 1.0.0 будет иметь в дальнейшем обратную совместимость. Хедли Викхем и его команда проделали большую работу для того, что бы dplyr 1.0.0 стал наиболее удобным и популярным средством манипуляции данных на языке R, за что хочется выразить всем причастным к его созданию и развитию огромную благодарность. Руководитель отдела аналитики в Netpeak