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用R语言做数据分析(5)_数据框_数据分析师

2014-12-06

用R语言做数据分析(5)_数据框_数据分析师

前面几篇文章对R语言、R包以及R向量与矩阵等对象做了简单介绍，本篇继续介绍R数据框的相关内容。

数据框的创建

通过data.frame函数来创建数据框，该函数包含的主要参数为:

data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE,

stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())

创建一个数据框

Demo_1<-data.frame(name=c('lucy','alice','lei'),

heigh=c(178,156,188),

sex=c('F','F','M'),

score=c(200,210,198))

#包括一个缺少值的数据框

Demo_2<-data.frame(name=c('lucy','alice','lei'),

heigh=c(178,156,188),

sex=c('F','F',NA),

score=c(200,210,198),

stringsAsFactors =F)

默认情况下，name与sex都是factor类型，如果要将某转化成字符类型，则使用选项：

stringsAsFactors =F

数据框特别点

1、可以包含不同类型的变量；而在矩阵中只能是同一种类型，例如：不能出现字符与数值二种类型；所以可以把数据框理解为各列可为不同类型的向量组合。

<a href='/map/r/' style='color:#000;font-size:inherit;'>R语言</a>数据分析

2、各列的长度要求一致。如果长度不一，则会报错。例如：

3、如果你对数据库比较熟悉，你可以把数据框理解为数据库中的表。

数据框基本操作

1、查看数据框信息

#查看类型

class(Demo_1)

#查看某列的类型

class(Demo_1$sex)

#查看数据框长度

length(Demo_1)

#数据框各项名称

names(Demo_1)

#数据框信息总结,对字符类/因子类数据，给出相应的频数统计；给数值型数据给出5个主要的指标。

summary(Demo_1)

#对数据框进行去重

unique(Demo_1)

#取数据框中重复的行

Demo_1[duplicated(Demo_1),]

2、取数据框中的某个元素

Demo_1[i,j]指第i行第j列的数据；

3、取数据框中一列与多列

#取某列，可以通过列标或者名称

Demo_1$sex

Demo_1[,3]

#取多行，例如取1，2，4列

Demo_1[,-3]

Demo_1[,c(1,2,4)]

4、取数据框中的一行与多行

#取某行，可以通过行标或者名称,例如：取数据框的第一行

Demo_1[1,]

#取多行，例如：取数据框的第一与第二行

5、判断数据框各行是否完整

complete.cases(Demo_2)

#选择非缺失值的数据

Demo_1[complete.cases(Demo_2),]

6、增加列

#给Demo_1增加一列

Demo_1$score2<-c(12,13,23)

Demo_1<-cbind(Demo_1,score2=c(12,13,23))

7、增加行

#合并某二个数据框的二列

Demo_3<-rbind(Demo_1[,c(1,2)], Demo_2[,c(1,2)])

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