这篇文章主要介绍“R语言如何创建数据框”,在日常操作中,相信很多人在R语言如何创建数据框问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”R语言如何创建数据框”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
统计分析中最常见的原始数据形式是类似于数据库表或Excel数据表的形式。这样形式的数据在R中叫做数据框(data.frame)。数据帧是表或二维阵列状结构,其中每一列包含一个变量的值,并且每一行包含来自每一列的一组值。
以下是数据帧的特性。
列名称应为非空。
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。
每个列应包含相同数量的数据项。
# 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)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
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
通过函数colnames()或names()可获取数据框的列名称,函数rownames()可获取数据框的行名称。
colnames(emp.data) names(emp.data) rownames(emp.data)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
[1] "emp_id" "emp_name" "salary" "start_date" [1] "emp_id" "emp_name" "salary" "start_date" [1] "1" "2" "3" "4" "5"
通过函数nrow()或函数ncol(),可获取数据框的行数或列数。
nrow(emp.data) ncol(emp.data)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
[1] 5 [1]
通过使用str()函数可以看到数据帧的结构。
# 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)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
'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" ..
使用列名称从数据框中提取特定列。
# 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)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
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
先提取前两行,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)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
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)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
emp_name start_date 3 Michelle 2014-11-15 5 Gary 2015-03-27
可以通过添加列和行来扩展数据帧。
只需使用新的列名称添加列向量。
# 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)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
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
要将更多行永久添加到现有数据帧,我们需要引入与现有数据帧相同结构的新行,并使用rbind()函数。
在下面的示例中,我们创建一个包含新行的数据帧,并将其与现有数据帧合并以创建最终数据帧。
# 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)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
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,关于“R语言如何创建数据框”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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