R语言中data.frame的常用操作总结
前言：近段时间学习R语言用到最多的数据格式就是data.frame，现对data.frame常用操作进行总结，其中函数大部分来自dplyr包，该包由Hadley Wickham所作，主要用于数据的清洗和整理。
一、创建
data.frame创建较为容易，调用data.frame函数即可。本文创建一个关于学生成绩的数据框，接下来大部分操作都对该数据框进行，其中学生成绩随机产生
> library(dplyr) #导入dplyr包
> options(digits = 0) #保留整数
> set.seed(1) #设置种子函数
> df <- data.frame(ID = 1:12, #ID
+ Class = rep(c(1,2,3),4), #班级
+ Chinese = runif(12,min = 0,max = 100), #语文
+ Math = runif(12,min = 0,max = 100), #数学
+ English = runif(12,min = 0,max = 100)) #英语
> for (i in 1:ncol(df)) {
+ df[,i] <- as.integer(df[,i]) #将每列类型变为integer型
+ }
df结果如下
> df ID Class Chinese Math English 1 1 1 26 68 26 2 2 2 37 38 38 3 3 3 57 76 1 4 4 1 90 49 38 5 5 2 20 71 86 6 6 3 89 99 34 7 7 1 94 38 48 8 8 2 66 77 59 9 9 3 62 93 49 10 10 1 6 21 18 11 11 2 20 65 82 12 12 3 17 12 66
二、 查询
1、查询某一行或某一列
可通过 data.frame[行号,] 或者 data.frame[,列号] 操作完成
其中 data.frame[行号,] 得到的类型是数据框
而 data.frame[,列号] 得到的类型是该列的类型
> df[2,] ID Class Chinese Math English 2 2 2 37 38 38 > df[,4] [1] 68 38 76 49 71 99 38 77 93 21 65 12
查询某一列还可以通过 data.frame$列名 操作完成
> df$Chinese [1] 26 37 57 90 20 89 94 66 62 6 20 17
data.frame[列号] 得到一个仅包含该列内容的数据框
> df[3] Chinese 1 26 2 37 3 57 4 90 5 20 6 89 7 94 8 66 9 62 10 6 11 20 12 17
若要查找符合条件的行，可采用 which() 函数，得到的类型是数据框
> df[which(df$ID == 4),] ID Class Chinese Math English 4 4 1 90 49 38
2、查询某一个值
可通过 data.frame[行号，列号] 或 data.frame[行号，‘列名'] 操作完成
> df[3,4] [1] 76 > df[3,'Math'] [1] 76
若查找符合条件的值，可采用 which() 函数
> df[which(df$Chinese == 57),'Math'] #查询语文成绩为57的同学的数学成绩 [1] 76 > df[which(df$Class == 2),'English'] #查询班级号为2的同学的英语成绩 [1] 38 86 59 82
三、修改
1、修改某一行或列
> df[1,] <- c(1,2,65,59,73) #修改第一行 #修改英语成绩 > df[,'English'] <- c(23,45,67,87,34,46,87,95,43,76,23,94)
修改后结果为(1号同学英语成绩先由26修改为73，再修改为23)
> df ID Class Chinese Math English 1 1 2 65 59 23 2 2 2 37 38 45 3 3 3 57 76 67 4 4 1 90 49 87 5 5 2 20 71 34 6 6 3 89 99 46 7 7 1 94 38 87 8 8 2 66 77 95 9 9 3 62 93 43 10 10 1 6 21 76 11 11 2 20 65 23 12 12 3 17 12 94
2、修改某一个值
直接将需要修改后的值赋给上述查询某一个值的操作即可
> df[3,'Chinese'] <- 65 #将3号同学的语文成绩修改为65
#将语文成绩低于20的同学的语文成绩修改为20
> df[which(df$Chinese < 20),'Chinese'] <- 20
> df
ID Class Chinese Math English
1 1 2 65 59 23
2 2 2 37 38 45
3 3 3 65 76 67
4 4 1 90 49 87
5 5 2 20 71 34
6 6 3 89 99 46
7 7 1 94 38 87
8 8 2 66 77 95
9 9 3 62 93 43
10 10 1 20 21 76
11 11 2 20 65 23
12 12 3 20 12 94
3、修改行列名
可用rownames()及colnames()得到数据框的行列名，rownames(data.frame)[行号] 或 colnames(data.frame)[列号] 可得到指定位置的行名或者列名，若修改直接赋值给该变量即可
> colnames(df) #查询列名
[1] "ID" "Class" "Chinese" "Math" "English"
> colnames(df)[4] #查询第4列列名
[1] "Math"
> colnames(df)[4] <- "math" #修改第4列列名为math
#修改列名
> colnames(df) <- c("ID","Class","Chinese","Math","English")
四、删除
删除行或列，仅需要选出该数据框的部分行或列，然后将其赋给该变量即可，其中在列号或行号前添加-表示不选该行或该列，在这里，为了方便接下来的操作，我们将选出后的数据框赋给其他变量，要实现删除操作应当将选出后的数据框赋给自己
#选出df第1、3、5列 ( df <- df[,c(1,3,5)] ) > df.tmp <- df[,c(1,3,5)] > df.tmp ID Chinese English 1 1 65 23 2 2 37 45 3 3 65 67 4 4 90 87 5 5 20 34 6 6 89 46 7 7 94 87 8 8 66 95 9 9 62 43 10 10 20 76 11 11 20 23 12 12 20 94 #删除df第3行 ( df <- df[-3,] ) > df.tmp <- df[-3,] > df.tmp ID Class Chinese Math English 1 1 2 65 59 23 2 2 2 37 38 45 4 4 1 90 49 87 5 5 2 20 71 34 6 6 3 89 99 46 7 7 1 94 38 87 8 8 2 66 77 95 9 9 3 62 93 43 10 10 1 20 21 76 11 11 2 20 65 23 12 12 3 20 12 94
五、添加
1、添加行
data.frame[新行号,] <- 行值
> df[13,] <- c(13,2,62,19,38) #新增13行数据 > df ID Class Chinese Math English 1 1 2 65 59 23 2 2 2 37 38 45 3 3 3 65 76 67 4 4 1 90 49 87 5 5 2 20 71 34 6 6 3 89 99 46 7 7 1 94 38 87 8 8 2 66 77 95 9 9 3 62 93 43 10 10 1 20 21 76 11 11 2 20 65 23 12 12 3 20 12 94 13 13 2 62 19 38
若想对行进行复制，可以采用重复行号的方法
> df <- df[c(1,1:12),] #复制第1行1次
> df
ID Class Chinese Math English
1 1 2 65 59 23
1.1 1 2 65 59 23
2 2 2 37 38 45
3 3 3 65 76 67
4 4 1 90 49 87
5 5 2 20 71 34
6 6 3 89 99 46
7 7 1 94 38 87
8 8 2 66 77 95
9 9 3 62 93 43
10 10 1 20 21 76
11 11 2 20 65 23
12 12 3 20 12 94
可使用rep()函数方便进行多行的复制
> df <- df[rep(1:12,each = 2),] #对每行数据复制1次
> df
ID Class Chinese Math English
1 1 2 65 59 23
1.1 1 2 65 59 23
2 2 2 37 38 45
2.1 2 2 37 38 45
3 3 3 65 76 67
3.1 3 3 65 76 67
4 4 1 90 49 87
4.1 4 1 90 49 87
5 5 2 20 71 34
5.1 5 2 20 71 34
6 6 3 89 99 46
6.1 6 3 89 99 46
7 7 1 94 38 87
7.1 7 1 94 38 87
8 8 2 66 77 95
8.1 8 2 66 77 95
9 9 3 62 93 43
9.1 9 3 62 93 43
10 10 1 20 21 76
10.1 10 1 20 21 76
11 11 2 20 65 23
11.1 11 2 20 65 23
12 12 3 20 12 94
12.1 12 3 20 12 94
还可采用rbind()函数，后续会有示例
2、添加列
data.frame$新列名 <- 列值
> df$Physics <- c(23,34,67,23,56,67,78,23,54,56,67,34) > df ID Class Chinese Math English Physics 1 1 2 65 59 23 23 2 2 2 37 38 45 34 3 3 3 65 76 67 67 4 4 1 90 49 87 23 5 5 2 20 71 34 56 6 6 3 89 99 46 67 7 7 1 94 38 87 78 8 8 2 66 77 95 23 9 9 3 62 93 43 54 10 10 1 20 21 76 56 11 11 2 20 65 23 67 12 12 3 20 12 94 34
data.frame[,新列号] <- 列值
> df[,7] <- c(1:12) > df ID Class Chinese Math English Physics V7 1 1 2 65 59 23 23 1 2 2 2 37 38 45 34 2 3 3 3 65 76 67 67 3 4 4 1 90 49 87 23 4 5 5 2 20 71 34 56 5 6 6 3 89 99 46 67 6 7 7 1 94 38 87 78 7 8 8 2 66 77 95 23 8 9 9 3 62 93 43 54 9 10 10 1 20 21 76 56 10 11 11 2 20 65 23 67 11 12 12 3 20 12 94 34 12
还可用dplyr包中的mutate()函数
> mutate(df,Chemistry = Chinese + Math + English + Physics) ID Class Chinese Math English Physics V7 Chemistry 1 1 2 65 59 23 23 1 170 2 2 2 37 38 45 34 2 154 3 3 3 65 76 67 67 3 275 4 4 1 90 49 87 23 4 249 5 5 2 20 71 34 56 5 181 6 6 3 89 99 46 67 6 301 7 7 1 94 38 87 78 7 297 8 8 2 66 77 95 23 8 261 9 9 3 62 93 43 54 9 252 10 10 1 20 21 76 56 10 173 11 11 2 20 65 23 67 11 175 12 12 3 20 12 94 34 12 160
还可采用cbind()函数，后续会有示例
六、dplyr包常用函数
> df #原数据 ID Class Chinese Math English 1 1 2 65 59 23 2 2 2 37 38 45 3 3 3 65 76 67 4 4 1 90 49 87 5 5 2 20 71 34 6 6 3 89 99 46 7 7 1 94 38 87 8 8 2 66 77 95 9 9 3 62 93 43 10 10 1 20 21 76 11 11 2 20 65 23 12 12 3 20 12 94
1、arrange() 排序
arrange(.data, ...) arrange(.data, ..., .by_group = FALSE)
> arrange(df,Chinese) #按语文成绩由小到大排序 ID Class Chinese Math English 1 5 2 20 71 34 2 10 1 20 21 76 3 11 2 20 65 23 4 12 3 20 12 94 5 2 2 37 38 45 6 9 3 62 93 43 7 1 2 65 59 23 8 3 3 65 76 67 9 8 2 66 77 95 10 6 3 89 99 46 11 4 1 90 49 87 12 7 1 94 38 87
函数中第一个是待排序的数据框，之后依次是变量，且变量优先级逐渐降低，如语文、数学成绩进行排序
> arrange(df,Chinese,Math) #依次按语文、数学成绩由小到大排序 ID Class Chinese Math English 1 12 3 20 12 94 2 10 1 20 21 76 3 11 2 20 65 23 4 5 2 20 71 34 5 2 2 37 38 45 6 9 3 62 93 43 7 1 2 65 59 23 8 3 3 65 76 67 9 8 2 66 77 95 10 6 3 89 99 46 11 4 1 90 49 87 12 7 1 94 38 87
若想由大到小排序，使用desc()函数
> arrange(df,desc(Chinese)) #按语文成绩由大到小排序 ID Class Chinese Math English 1 7 1 94 38 87 2 4 1 90 49 87 3 6 3 89 99 46 4 8 2 66 77 95 5 1 2 65 59 23 6 3 3 65 76 67 7 9 3 62 93 43 8 2 2 37 38 45 9 5 2 20 71 34 10 10 1 20 21 76 11 11 2 20 65 23 12 12 3 20 12 94
2、distinct()函数 去重
distinct(.data, ..., .keep_all = FALSE)
> df1 <- df[rep(1:nrow(df),each = 2),] #将df每行复制1次
> df1
ID Class Chinese Math English
1 1 2 65 59 23
1.1 1 2 65 59 23
2 2 2 37 38 45
2.1 2 2 37 38 45
3 3 3 65 76 67
3.1 3 3 65 76 67
4 4 1 90 49 87
4.1 4 1 90 49 87
5 5 2 20 71 34
5.1 5 2 20 71 34
6 6 3 89 99 46
6.1 6 3 89 99 46
7 7 1 94 38 87
7.1 7 1 94 38 87
8 8 2 66 77 95
8.1 8 2 66 77 95
9 9 3 62 93 43
9.1 9 3 62 93 43
10 10 1 20 21 76
10.1 10 1 20 21 76
11 11 2 20 65 23
11.1 11 2 20 65 23
12 12 3 20 12 94
12.1 12 3 20 12 94
> df1 <- distinct(df1) #去除重复的行
> df1
ID Class Chinese Math English
1 1 2 65 59 23
2 2 2 37 38 45
3 3 3 65 76 67
4 4 1 90 49 87
5 5 2 20 71 34
6 6 3 89 99 46
7 7 1 94 38 87
8 8 2 66 77 95
9 9 3 62 93 43
10 10 1 20 21 76
11 11 2 20 65 23
12 12 3 20 12 94
3、group_by()函数 分组 summarise()函数 概括
group_by(.data, ..., add = FALSE, .drop = FALSE) ungroup(x, ...) summarise(.data, ...)
group_by()与summarise()函数常连用，用于对不同的分组进行操作,在这里再介绍一个管道函数“%>%”，其作用是把左件的值发送给右件的表达式，并作为右件表达式函数的第一个参数
> df %>% + group_by(Class) %>% + summarise(max = max(Chinese)) #求出按Class分组每组中语文成绩最高分 # A tibble: 3 x 2 Class max <dbl> <dbl> 1 1 94 2 2 66 3 3 89
4、filter()函数 筛选
filter(.data, ..., .preserve = FALSE)
选出符合条件的行(返回数据框格式)
> df %>%
+ group_by(Class) %>%
+ filter(Chinese == max(Chinese)) #选出每个班语文成绩最高的学生的信息
# A tibble: 3 x 5
# Groups: Class [3]
ID Class Chinese Math English
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 6 3 89 99 46
2 7 1 94 38 87
3 8 2 66 77 95
5、select()函数 选择
select(.data, ...)
> select(df,ID,Chinese,Math,English) #选出df中ID、语文、数学、英语数据 ID Chinese Math English 1 1 65 59 23 2 2 37 38 45 3 3 65 76 67 4 4 90 49 87 5 5 20 71 34 6 6 89 99 46 7 7 94 38 87 8 8 66 77 95 9 9 62 93 43 10 10 20 21 76 11 11 20 65 23 12 12 20 12 94
6、rbind()函数与cbind()函数 合并
rbind()函数根据行进行合并，cbind()根据列进行合并
#新建数据框df1 > df1 <- data.frame(ID = 13,Class = 2, Chinese = 65,Math = 26,English = 84) > df1 ID Class Chinese Math English 1 13 2 65 26 84 > rbind(df,df1) #合并df与df1 ID Class Chinese Math English 1 1 2 65 59 23 2 2 2 37 38 45 3 3 3 65 76 67 4 4 1 90 49 87 5 5 2 20 71 34 6 6 3 89 99 46 7 7 1 94 38 87 8 8 2 66 77 95 9 9 3 62 93 43 10 10 1 20 21 76 11 11 2 20 65 23 12 12 3 20 12 94 13 13 2 65 26 84 > df2 #新建数据框df2 Biological 1 65 2 15 3 35 4 59 5 64 6 34 7 29 8 46 9 32 10 95 11 46 12 23 > cbind(df,df2) #合并df与df2 ID Class Chinese Math English Biological 1 1 2 65 59 23 65 2 2 2 37 38 45 15 3 3 3 65 76 67 35 4 4 1 90 49 87 59 5 5 2 20 71 34 64 6 6 3 89 99 46 34 7 7 1 94 38 87 29 8 8 2 66 77 95 46 9 9 3 62 93 43 32 10 10 1 20 21 76 95 11 11 2 20 65 23 46 12 12 3 20 12 94 23
7、join函数 连接
inner_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", ".y"),...)
left_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", ".y"), ...)
right_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", ".y"),...)
full_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, suffix = c(".x", ".y"), ...)
semi_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, ...)
nest_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, keep = FALSE, name = NULL,...)
anti_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, ...)
join函数类型比较多，这里仅以left_join()函数举例
#新建数据框Class
> Class <- data.frame(Class = c(1,2,3),class = c('一班','二班','三班'))
> Class
Class class
1 1 一班
2 2 二班
3 3 三班
> left_join(df,Class,by = 'Class') #基于Class变量左连接df与Class数据框
ID Class Chinese Math English class
1 1 2 65 59 23 二班
2 2 2 37 38 45 二班
3 3 3 65 76 67 三班
4 4 1 90 49 87 一班
5 5 2 20 71 34 二班
6 6 3 89 99 46 三班
7 7 1 94 38 87 一班
8 8 2 66 77 95 二班
9 9 3 62 93 43 三班
10 10 1 20 21 76 一班
11 11 2 20 65 23 二班
12 12 3 20 12 94 三班
left_join()函数仅保留df对应的Class值的数据
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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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<
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R语言中data.frame的常用操作总结
前言:近段时间学习R语言用到最多的数据格式就是data.frame,现对data.frame常用操作进行总结,其中函数大部分来自dplyr包,该包由Hadley Wickham所作,主要用于数据的清洗和整理. 一.创建 data.frame创建较为容易,调用data.frame函数即可.本文创建一个关于学生成绩的数据框,接下来大部分操作都对该数据框进行,其中学生成绩随机产生 > library(dplyr) #导入dplyr包 > options(digits = 0) #保留整数 >
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Python中快速掌握Data Frame的常用操作
掌握Data Frame的常用操作 一. 查看DataFrame的常用属性 DataFrame基础属性有:values(元素).index(索引).columns(列名) .dtypes(类型).size(元素个数).ndim(维度数)和 shape(形状大小尺寸),还有使用T属性 进行转置 import pandas as pd detail=pd.read_excel('E:\data\meal_order_detail.xlsx') #读取数据,使用read_excel 函数调用 # pr
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详解R语言中的PCA分析与可视化
1. 常用术语 (1)标准化(Scale) 如果不对数据进行scale处理,本身数值大的基因对主成分的贡献会大.如果关注的是变量的相对大小对样品分类的贡献,则应SCALE,以防数值高的变量导入的大方差引入的偏见.但是定标(scale)可能会有一些负面效果,因为定标后变量之间的权重就是变得相同.如果我们的变量中有噪音的话,我们就在无形中把噪音和信息的权重变得相同,但PCA本身无法区分信号和噪音.在这样的情形下,我们就不必做定标. (2)特征值 (eigen value) 特征值与特征向量均为矩阵分
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R语言中的vector(向量)，array(数组)使用总结
对于那些有一点编程经验的人来说,vector,matrix,array,list,data.frame就相当于编程语言中的容器,因为只是将R看做数据处理工具所以它们的底层是靠什么实现的,内存怎么处理的具体也不要深究. R语言很奇怪的是它是面向对象的语言,所以经常会调用系统的方法,而且更奇怪的是总是调用"谓语"的方法,用起来像是写句子一样,记起来真是让人费解.比如is.vector(),read.table(),as.vector().. 直接开始吧:(由于习惯,大部分用"=&
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R语言中for循环的并行处理方式
前言 本文用于记录笔者在将R语言中的for语句并行化处理中的一些问题. 实验 这里使用foreach和doParallel包提供的函数实现for语句的并行处理. for语句脚本 func <- function(x, y, z) { return(x^y/z) } # >>> main <<< x <- 2 y <- 3 z <- 1:100000 start <- (proc.time())[3][[1]] a <- 0 for (
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R语言中cbind、rbind和merge函数的使用与区别
cbind: 根据列进行合并,即叠加所有列,m列的矩阵与n列的矩阵cbind()最后变成m+n列,合并前提:cbind(a, c)中矩阵a.c的行数必需相符 rbind: 根据行进行合并,就是行的叠加,m行的矩阵与n行的矩阵rbind()最后变成m+n行,合并前提:rbind(a, c)中矩阵a.c的列数必需相符 > a <- matrix(1:12, 3, 4) > print(a) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,
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R语言中Fisher判别的使用方法
最近编写了Fisher判别的相关代码时,需要与已有软件比照结果以确定自己代码的正确性,于是找到了安装方便且免费的R.这里把R中进行Fisher判别的方法记录下来. 1. 判别分析与Fisher判别 不严谨但是通俗的说法,判别分析(Discriminant Analysis)是一种多元(多个变量)统计分析方法,它根据样本的多个已知变量的值对样本进行分类的方法.一般来说,判别分析由两个阶段构成--学习(训练)和判别.在学习阶段,给定一批已经被分类好的样本,根据它们的分类情况和样本的多个变量的值来学习
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R语言中cut()函数的用法说明
R语言cut()函数使用 cut()切割将x的范围划分为时间间隔,并根据其所处的时间间隔对x中的值进行编码. 参数:breaks:两个或更多个唯一切割点或单个数字(大于或等于2)的数字向量,给出x被切割的间隔的个数. breaks采用fivenum():返回五个数据:最小值.下四分位数.中位数.上四分位数.最大值. labels为区间数,打标签 ordered_result 逻辑结果应该是一个有序的因素吗? 先用fivenum求出5个数,再用labels为每两个数之间,贴标签,采用(]的区间,
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R语言中merge函数详解
1.创建测试数据: name <- c('A','B','A','A','C','D') school <- c('s1','s2','s1','s1','s1','s3') class <- c(10, 5, 4, 11, 1, 8) English <- c(85, 50, 90 ,90, 12, 96) w <- data.frame(name, school, class, English) w name <- c('A','B','C','F') school
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R语言中ggplot2绘制双坐标轴图
R包ggplot2绘图精美,可以做出很复杂的图形,深受用户喜爱.它的作者hadley并不推荐使用ggplot2绘制双坐标轴图,认为这样会增加读图的难度,但是目前需要双坐标轴图应用的场景还是很多,如下图形直方图和曲线分别有不同的坐标轴,表示不同的意思,图片展示内容比较丰富 今天我们通过我们的汽车销售数据(公众号回复:汽车销售,可以获得数据)来演示一下ggplot2绘制双坐标轴图,主要是通过sec.axis函数进行转换,进行第二个坐标轴的转换.我们先来导入数据 library(foreign) li