R数据框
示例
将数据帧子集化为较小的数据帧可以与将列表子集化相同。
> df3 <- data.frame(x = 1:3, y = c("a", "b", "c"), stringsAsFactors = FALSE)
> df3
## x y
## 1 1 a
## 2 2 b
## 3 3 c
> df3[1] # Subset a variable by number
## x
## 1 1
## 2 2
## 3 3
> df3["x"] # Subset a variable by name
## x
## 1 1
## 2 2
## 3 3
> is.data.frame(df3[1])
## TRUE
> is.list(df3[1])
## TRUE
可以使用双括号[[]]或美元符号运算符$将数据帧子集划分为列向量。
> df3[[2]] # Subset a variable by number using [[ ]] ## [1] "a" "b" "c" > df3[["y"]] # Subset a variable by name using [[ ]] ## [1] "a" "b" "c" > df3$x # Subset a variable by name using $ ## [1] 1 2 3 > typeof(df3$x) ## "integer" > is.vector(df3$x) ## TRUE
可以使用i和j项将数据子集为二维矩阵。
> df3[1, 2] # Subset row and column by number ## [1] "a" > df3[1, "y"] # Subset row by number and column by name ## [1] "a" > df3[2, ] # Subset entire row by number ## x y ## 2 2 b > df3[ , 1] # Subset all first variables ## [1] 1 2 3 > df3[ , 1, drop = FALSE] ## x ## 1 1 ## 2 2 ## 3 3
注意：j单独使用（列）子集可以简化为变量自己的类型，但是i单独使用子集可以返回a data.frame，因为不同的变量可能具有不同的类型和类。设置drop参数以FALSE保留数据帧。
> is.vector(df3[, 2]) ## TRUE > is.data.frame(df3[2, ]) ## TRUE > is.data.frame(df3[, 2, drop = FALSE]) ## TRUE
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本文向大家介绍R重塑数据，包括了R重塑数据的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 数据通常在表中。通常，可以将此表格数据分为宽和长格式。在广泛的格式中，每个变量都有自己的列。 人 身高[cm] 年龄[yr] 艾莉森 178 20 鲍勃 174 45 卡尔 182 31 但是，有时使用长格式会更方便，因为所有变量都在一列中，而值在第二列中。 人 变量 值 艾莉森 身高[cm] 178 鲍勃
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主要内容：安装R包,准备输入数据,例子,验证文件下载许多网站为用户提供一些公开的数据。 例如，世界卫生组织(WHO)以CSV，txt和XML文件的形式提供关于健康和医疗信息的报告。 使用R程序，我们可以从这些网站以编程方式提取特定的数据。 用于从网络中废弃数据的R中的一些包是 - RCurl，XML和stringr，用于连接URL，识别文件所需的链接并将其下载到本地环境。 安装R包 需要以下包才能处理URL和链接到文件。 如果它们在R环境中不可用，
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主要内容：获取数据帧的结构,数据帧数据摘要,从数据帧提取数据,扩展数据帧数据帧是一个表或二维类似数组的结构，其中每列包含一个变量的值，每行包含来自每一列的一组值。 以下是数据帧的特征 - 列名称应该不为空。 行名称应该是唯一的。 存储在数据帧中的数据可以是数字，因子或字符类型。 每列应包含相同数量的数据项。 创建数据帧 当我们执行上述代码时，会产生以下结果 - 获取数据帧的结构 通过使用函数可以查看数据帧的结构，参考以下代码实现 - 当我们执行上述代码时，会产生以下结
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主要内容：在数据框中连接列和行,合并数据帧,拆分数据和重构数据,拆分数据,重构数据R中的数据重整是关于将数据组织成行和列的方式。 R中的大多数时间数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的。 很容易从数据帧的行和列中提取数据，但是有些情况下，我们需要的格式与收到的格式不同。 R具有许多函数，用于在数据帧中拆分，合并和更改行到列，反之亦然。 在数据框中连接列和行 我们可以使用函数连接多个向量来创建数据帧。也可以使用函数合并两个数据帧。 当我们执行上述代码时，会产生以下结果 - 合
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主要内容：向量,列表,矩阵,数组,因子,数据帧通常，在使用任何编程语言进行编程时，需要使用各种变量来存储各种信息。变量只不过是保存存储值的内存位置。 这意味着，当您创建变量时，可以在内存中保留一些空间用来存储某些值。 可能希望存储各种数据类型的信息，如字符，宽字符，整数，浮点，双浮点，布尔等。根据变量的数据类型，操作系统会分配内存并决定在保留这些内存。 R语言与其他编程语言(如C语言和Java)相反，变量不会被声明为某些数据类型。 变量被分配
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我想用英超网站上的统计数据来做一个班级项目。这是网站：https://www.premierleague.com/stats/top/players/goals
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如何将数据X转换为Y 假设一个ID列的所有其他列都是一致的，比如Mike只能是ID为1的男性，我们怎么做呢？
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本文向大家介绍R检查丢失的数据，包括了R检查丢失的数据的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 anyNA报告是否存在任何缺失值；而按is.na元素报告缺失值： ìs.na返回在算术运算（FALSE = 0，TRUE = 1）下被强制为整数值的逻辑向量。我们可以使用它来找出有多少个缺失值： 扩展这种方法，我们可以在数据帧上使用colSums和is.na来计算每列的NA： naniar软件包（