R语言删除/添加数据框中的某一行/列

假如数据是这样的，这是有一个数据框

> A <- data.frame(姓名 = c("张三", "李四", "王五"), 体重 = c(50, 70, 80), 视力 = c(5.0, 4.8, 5.2))
> A
 姓名 体重 视力
1 张三  50 5.0
2 李四  70 4.8
3 王五  80 5.2

删除第一行“张三”的信息

> A <- A[-1,]
> A
 姓名 体重 视力
2 李四  70 4.8
3 王五  80 5.2

删除第二列，删除“体重”

> A <- A[,-2]
> A
 姓名 视力
2 李四 4.8
3 王五 5.2

插入一列

y<-1:4
data1 <- data.frame(x1=c(1,3,5,7), x2=c(2,4,6,8),x3=c(11,12,13,14),x4=c(15,16,17,18))
data2 <- cbind(data1[,1:2],y,data1[,3:ncol(data1)])

插入一行

data1<- data.frame(x1=runif(10),x2= runif(10),x3= runif(10))
row<- c(1, 1, 1)
data2 <- rbind(data1[1:5,], row, data1[6:nrow(data1), ])

到此这篇关于R语言删除/添加数据框中的某一行/列的文章就介绍到这了,更多相关R语言数据框删除添加内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • R语言数据框合并(merge)的几种方式小结

    merge data frames (inner, outer, left, right) 数据 > df1 = data.frame(CustomerId = c(1:6), Product = c(rep("Toaster", 3), rep("Radio", 3))) > df1 > CustomerId Product 1 1 Toaster 2 2 Toaster 3 3 Toaster 4 4 Radio 5 5 Radio 6 6 R

  • R语言中对数据框的列名重命名的实现

    报错类型 Error: All arguments must be named plyr中的rename和dplyr中的rename用法是不同的. plyr::rename rename(data, c(old=new)) dplyr::rename rename(data, new = old) Example 比如, 默认的是plyr的rename, 运行下面命令, 会报错: d <- data.frame(old1=1:3, old2=4:6, old3=7:9) d library(ti

  • R语言中矩阵matrix和数据框data.frame的使用详解

    本文主要介绍了R语言中矩阵matrix和数据框data.frame的一些使用,分享给大家,具体如下: "一,矩阵matrix" "创建向量" x_1=c(1,2,3) x_1=c(1:3) x_2=1:3 typeof(x_1)==typeof(x_2)#查看目标类型 x_3=seq(1,6,length=3)#将1--6分为3个数 a<-rep(1:3,each=3) #1到3依次重复 c<-rep(1:3,times=3) #1到3重复3次 d<

  • R语言删除/添加数据框中的某一行/列

    假如数据是这样的,这是有一个数据框 > A <- data.frame(姓名 = c("张三", "李四", "王五"), 体重 = c(50, 70, 80), 视力 = c(5.0, 4.8, 5.2)) > A 姓名 体重 视力 1 张三 50 5.0 2 李四 70 4.8 3 王五 80 5.2 删除第一行"张三"的信息 > A <- A[-1,] > A 姓名 体重 视力 2 李

  • R语言 实现将数据框中的字符类型数字转换为数值

    R语言 实现将数据框中的字符类型数字转换为数值

    场景1 我现在有一个数据框datexpr,里面的数字都是以字符型表示的,像这样 > datexpr[1,1] [1] " 1.143773961" 现在我想把这个数据框中的字符型数字全部转为数值型数字 使用下面语句即可 datexpr2=as.data.frame(lapply(datexpr,as.numeric)) 现在再次查看,就是数值型啦,整个数据框中的内容也都是数值型的啦 > datexpr2[1,1] [1] 1.143774 场景2 我现在有一个数据框date

  • R语言列表和数据框的具体使用

    目录 1.列表 1.1创建 1.2 访问 1.3 注意 2.数据框 2.1 创建 2.2 访问 1.列表 列表“list”是一种比较的特别的对象集合,不同的序号对于不同的元素,当然元素的也可以是不同类型的,那么我们用R语言先简单来构造一个列表. 1.1创建 > a<-c(1:20) > b<-matrix(1:20,4,5) > mlist<-list(a,b) > mlist [[1]]  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11

  • R语言-如何定义数据框的列名

    1.在定义数据框时,定义列名: 例如: a<-c(2,23,45,6,7,1,6,7) b<-c(4,6,1,2,5,66,10,2) df<-data.frame(a,b) 此时数据框df中的列名分别是a.b 也可以如下: df<-data.frame(a1=a,b1=b) 此时的列名是a1.b1 2.修改数据框中列的名字 如果希望修改数据框中的列名,可以使用name函数进行修改 例如: names(df)<-c("a2","b2")

  • R语言实现对数据框按某一列分组求组内平均值

    可使用aggregate函数 如: aggregate(.~ID,data=这个数据框名字,mean) 如果是对数据框分组,组内有重复的项,对于重复项保留最后一行数据用: pcm_df$duplicated <- duplicated(paste(pcm_df$OUT_MAT_NO, pcm_df$Posit, sep = "_"), fromLast = TRUE) pcm_df <- subset(pcm_df, !duplicated) pcm_df$duplicat

  • R语言数据框中的负索引介绍

    R语言数据框中的负索引介绍

    以R语言自带的mtcars数据框为例: 这是原始的mtcars数据: 这里只列出了前面几行数据. 然后负索引mtcars[,-2:-3],得到的结果 删除了第二列和第三列数据 所以R语言数据框中的负索引是指删除数据框中对应的列(或者行) ps:这和Python里面的规则好像不太一样,Python里的负索引好像是指倒数第几列(或者第几行),这里这两个软件区别还挺大的~~写个笔记提醒一下自己~ 补充:R语言中的负整数索引 看代码吧~ > x<-matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

  • R语言导入导出数据的几种方法汇总

    R语言导入导出数据的几种方法汇总

    导出: 对于某一数据集导出文件的方法 导出例子:write.csv(data_1,file = "d:/1111111111.csv") 其中data_1是你的数据集,file是你的存储路径和要存储的名字 导入: 1  使用键盘输入数据 (1) 创建一个空数据框(或矩阵),其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致: (2)针对这个数据对象调用文本编辑器,输入你的数据,并将结果保存回此数据对象中. 在下例中,你将创建一个名为mydata的数据框,它含有三个变量:age(数值型).

  • R语言glmnet包lasso回归中分类变量的处理图文详解

    R语言glmnet包lasso回归中分类变量的处理图文详解

    我们在既往文章<手把手教你使用R语言做LASSO 回归>中介绍了glmnet包进行lasso回归,后台不少粉丝发信息向我问到分类变量处理的问题,我后面查了一下资料之前文章分类变量没有处理,非常抱歉.现在来重新聊一聊分类变量的处理. 我们导入glmnet包的时候可以看到,还需要导入一个Matrix包,说明这个矩阵包很重要 按照glmnet包的原文如下: 就是告诉我们,除了Cox Model外,其他的表达都支持矩阵形式,在Cox Model的介绍中,函数样式为 说明我们应该把其他变量变为矩阵的形式

  • R语言实现各种数据可视化的超详细教程

    目录 1 主成分分析可视化结果 1.1 查看莺尾花数据集(前五行,前四列) 1.2 使用莺尾花数据集进行主成分分析后可视化展示 2 圆环图绘制 3 马赛克图绘制 3.1 构造数据 3.2 ggplot2包的geom_rect()函数绘制马赛克图 3.3 vcd包的mosaic()函数绘制马赛克图 3.4 graphics包的mosaicplot()函数绘制马赛克图 4 棒棒糖图绘制 4.1 查看内置示例数据 4.2 绘制基础棒棒糖图(使用ggplot2) 4.2.1 更改点的大小,形状,颜色和透

  • R语言导入CSV数据的简单方法

    R语言导入CSV数据的简单方法

    第一.查看读取路径:getwd() ``` getwd() #获取文件存储位置 [1] "E:/R/meta-rbook-examples" #文件位置,如果是自己想要的存储位置可以直接将文件放到这里,如果不是更改路径. `` 第二.修改路径: setwd("E:/R")#设置新的路径`,将文件放入该文件夹中 第三.读取CSV文件: data1<-read.csv("dataset01.csv",as.is = TRUE)#读取文件名为:d

随机推荐