您好,登錄后才能下訂單哦!
這篇文章主要介紹“R語言如何創建數據框”,在日常操作中,相信很多人在R語言如何創建數據框問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”R語言如何創建數據框”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
統計分析中最常見的原始數據形式是類似于數據庫表或Excel數據表的形式。這樣形式的數據在R中叫做數據框(data.frame)。數據幀是表或二維陣列狀結構,其中每一列包含一個變量的值,并且每一行包含來自每一列的一組值。
以下是數據幀的特性。
列名稱應為非空。
行名稱應該是唯一的。
存儲在數據幀中的數據可以是數字,因子或字符類型。
每個列應包含相同數量的數據項。
# Create the data frame. emp.data <- data.frame( emp_id = c (1:5), emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"), salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25), start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11", "2015-03-27")), stringsAsFactors = FALSE ) # Print the data frame. print(emp.data)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果 -
emp_id emp_name salary start_date 1 1 Rick 623.30 2012-01-01 2 2 Dan 515.20 2013-09-23 3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 5 5 Gary 843.25 2015-03-27
通過函數colnames()或names()可獲取數據框的列名稱,函數rownames()可獲取數據框的行名稱。
colnames(emp.data) names(emp.data) rownames(emp.data)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果 -
[1] "emp_id" "emp_name" "salary" "start_date" [1] "emp_id" "emp_name" "salary" "start_date" [1] "1" "2" "3" "4" "5"
通過函數nrow()或函數ncol(),可獲取數據框的行數或列數。
nrow(emp.data) ncol(emp.data)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果 -
[1] 5 [1]
通過使用str()函數可以看到數據幀的結構。
# Create the data frame. emp.data <- data.frame( emp_id = c (1:5), emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"), salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25), start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11", "2015-03-27")), stringsAsFactors = FALSE ) # Get the structure of the data frame. str(emp.data)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果 -
'data.frame': 5 obs. of 4 variables: $ emp_id : int 1 2 3 4 5 $ emp_name : chr "Rick" "Dan" "Michelle" "Ryan" ... $ salary : num 623 515 611 729 843 $ start_date: Date, format: "2012-01-01" "2013-09-23" "2014-11-15" "2014-05-11" ..
使用列名稱從數據框中提取特定列。
# Create the data frame. emp.data <- data.frame( emp_id = c (1:5), emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"), salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25), start_date = as.Date(c("2012-01-01","2013-09-23","2014-11-15","2014-05-11", "2015-03-27")), stringsAsFactors = FALSE ) # Extract Specific columns. result <- data.frame(emp.data$emp_name,emp.data$salary) print(result)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果 -
emp.data.emp_name emp.data.salary 1 Rick 623.30 2 Dan 515.20 3 Michelle 611.00 4 Ryan 729.00 5 Gary 843.25
先提取前兩行,然后提取所有列
# Create the data frame. emp.data <- data.frame( emp_id = c (1:5), emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"), salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25), start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11", "2015-03-27")), stringsAsFactors = FALSE ) # Extract first two rows. result <- emp.data[1:2,] print(result)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果 -
emp_id emp_name salary start_date 1 1 Rick 623.3 2012-01-01 2 2 Dan 515.2 2013-09-23
用第2和第4列提取第3和第5行
# Create the data frame. emp.data <- data.frame( emp_id = c (1:5), emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"), salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25), start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11", "2015-03-27")), stringsAsFactors = FALSE ) # Extract 3rd and 5th row with 2nd and 4th column. result <- emp.data[c(3,5),c(2,4)] print(result)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果 -
emp_name start_date 3 Michelle 2014-11-15 5 Gary 2015-03-27
可以通過添加列和行來擴展數據幀。
只需使用新的列名稱添加列向量。
# Create the data frame. emp.data <- data.frame( emp_id = c (1:5), emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"), salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25), start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11", "2015-03-27")), stringsAsFactors = FALSE ) # Add the "dept" coulmn. emp.data$dept <- c("IT","Operations","IT","HR","Finance") v <- emp.data print(v)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果 -
emp_id emp_name salary start_date dept 1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT 2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations 3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT 4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR 5 5 Gary 843.25 2015-03-27 Finance
要將更多行永久添加到現有數據幀,我們需要引入與現有數據幀相同結構的新行,并使用rbind()函數。
在下面的示例中,我們創建一個包含新行的數據幀,并將其與現有數據幀合并以創建最終數據幀。
# Create the first data frame. emp.data <- data.frame( emp_id = c (1:5), emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"), salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25), start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11", "2015-03-27")), dept = c("IT","Operations","IT","HR","Finance"), stringsAsFactors = FALSE ) # Create the second data frame emp.newdata <- data.frame( emp_id = c (6:8), emp_name = c("Rasmi","Pranab","Tusar"), salary = c(578.0,722.5,632.8), start_date = as.Date(c("2013-05-21","2013-07-30","2014-06-17")), dept = c("IT","Operations","Fianance"), stringsAsFactors = FALSE ) # Bind the two data frames. emp.finaldata <- rbind(emp.data,emp.newdata) print(emp.finaldata)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果 -
emp_id emp_name salary start_date dept 1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT 2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations 3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT 4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR 5 5 Gary 843.25 2015-03-27 Finance 6 6 Rasmi 578.00 2013-05-21 IT 7 7 Pranab 722.50 2013-07-30 Operations 8 8 Tusar 632.80 2014-06-17 Fianance
到此,關于“R語言如何創建數據框”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。