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R語言如何創建數據框

發布時間:2022-01-20 10:55:19 來源:億速云 閱讀:264 作者:iii 欄目:開發技術

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。

創建數據框

# 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

獲取數據框行列信息

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]

獲取數據框的結構

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" ..

從數據框提取數據

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

擴展數據框

可以通過添加列和行來擴展數據幀。

添加列

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

添加行

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!

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