R语言入门:数据框的创建和访问

想要创建一个数据框,首先应当创建数据框当中的数据,然后再将这些数据纳入到数据框这个数据结构当中在数据较少的情况下也可以直接通过一行代码进行创建,如下所示:

> data<-data.frame(name=c("John","Bob","Mike"),weight=c(123,34,565),height=c(178,160,180))

这样我们打印出这个数据框当中的数据为:

> data
  name weight height
1 John    123    178
2  Bob     34    160
3 Mike    565    180

这个数据框当中的数据就和我们刚才输入的想相同了,但是在视觉上看起来更加清楚。假设我们需要抽取其中的第一列元素,则使用[,1],中括号当中的逗号表示我们打印的是第一列,而没有打印某一行,代码如下所示:

> data[,1]
[1] John Bob  Mike
Levels: Bob John Mike

现在打印出第一行:

data[1,]
  name weight height
1 John    123    178

打印出第二行:

> data[2,]
  name weight height
2  Bob     34    160

现在我们将刚刚已经创建好的数据框复制到一个txt文件当中,并删除掉前面的序号1,2,3,利用R语言重新进行读取。这个txt文件注意需要在R语言的工作目录下,可以使用:

getwd()

来获得当前的工作目录。

读取文件的代码如下所示:

> data<-read.table("test.txt",header=T)

header=T的含义是表示第一行为标题行,默认是F。

得到的数据如下所示:

> data
  name weight height
1 John    123    178
2  Bob     34    160
3 Mike    565    180

还可以使用美元符号对数据框进行访问:

> data$name
[1] John Bob  Mike
Levels: Bob John Mike
> data$weight
[1] 123  34 565
> data$height
[1] 178 160 180

得解,这就是R语言当中最重要的数据结构数据框了,我们之后进行统计分析大多数时候都会遇到数据框这个数据结构。

原文地址:https://www.cnblogs.com/geeksongs/p/12419526.html

时间: 2024-12-10 08:51:38

R语言入门:数据框的创建和访问的相关文章

R语言将数据框转成xts

R语言初学者,不这么会,今天碰到的问题,差了好久才找到,原来如此简单 尼玛,下次再忘记抽自己3巴掌 转换的代码和结果

2-7 R语言基础 数据框

#数据框 > df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE))> nrow(df) #4行[1] 4 > ncol(df) #3列[1] 3 > df2 <- data.frame(id=c(1,2,3,4),score=c(80,86,90,100))> df

R语言merge数据框并写入文件

text1 <- read.csv("file1.txt", header = T) text2 <- read.delim("file2.txt", heade=T) 两个文件有共同的列名 Name 如果没有就用 colnames(text1) <- c("Name", "OtherCol") 重命名 data_1 <- merge(text1, text2, by = "Name"

R语言为数据框添加列名或行名

1.添加列名 wts=c(1,1,1) names(wts)=c("setosa","versicolor","virginica") 2.为矩阵添加列名和行名 wts=matrix(0,3,4) row=c("row1","row2","row3") column=c("setosa","versicolor","virginica&q

R语言入门心得(3) -- 向量相关

向量定义 R在实际应用中比较常用的一个对象就是向量(Vector).向量的创建格式为 向量名 = c(x1,x2,x3,…..)  或  向量名 <- c(x1,x2,x3,…..) 或  c(x1,x2,x3,…..) -> 向量名 或  Assign("向量名", c(x1,x2,x3,…..)),c()为向量赋值函数,c()可以有任意多个参数,而起返回值则是一个把这些参数首尾相连形成的向量.你可以在命令行中输入?c或者help(c)来查看函数的详细信息.例如我们要创建

R语言入门心得(1) -- 下载与安装

R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. R 是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的 S 语言的一个分支.R是S语言的一种实现.S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索.统计分析.作图的解释型语言.最初S语言的实现版本主要是S-PLUS.S-PLUS是一个商业软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善.后来Auckland大学的Robert Gentlema

《R语言入门》矩阵元素定义及筛选

<R语言入门>目录: 如何在Windows下安装R语言编程环境 矩阵元素定义及筛选 和向量一样,矩阵也可以做筛选.但是需要注意一下语法上的不同.下面是一个简单的例子: 以下代码用户定义一个矩阵元素变量"si",ncol=3(三列),byrow = TRUE(数据按行输入) 使用"<-"小于号减号作为操作符 si <- matrix(c(1, 1, 1, 2, 3, 1, 3, 4, 1, 5, 1, 3), ncol = 3, byrow =

R语言入门心得(2) -- RStudio

RStudio是较早的跨平台的R语言开发IDE,其包含开源版和商业版,这两个版本对大多数的桌面系统都有很好的支持:在Linux的系统上,RStudio还支持搭建基于网络的RStudio Server或者RStudio Server Pro. RStudio具有如下特性: 专为R构建 1)针对R的语法高亮,代码自动完成和智能提示 2)从源代码编辑器中直接执行R 3)函数定义快速跳转 整合工作流 1)整合了R的帮助文档 2)轻松管理工程中用到的多个文件夹 3)工作空间浏览和数据浏览 高效的程序编写和

R语言进行数据预处理

R语言进行数据预处理wranging li_volleyball 2016年3月22日 data wrangling with Rpackages:tidyr dplyr Ground rules library(tidyr) library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The follo