R语言 数据属性编辑
访问数据框变量
示例：
# 创建数据框data.iris <- data.frame(Sepal.length = c(5.1, 4.9, 4.7, 4.6),Sepal.Width = c(3.5, 3.0, 3.2, 3.1),Petal.length = c(1.4, 1.4, 1.3, 1.5),Petal.Width = rep(0.2,4))# 打印data.irisdata.iris# 运行结果为# Sepal.length Sepal.Width Petal.length Petal.Width# 1 5.1 3.5 1.4 0.2# 2 4.9 3.0 1.4 0.2# 3 4.7 3.2 1.3 0.2# 4 4.6 3.1 1.5 0.2# 列的索引data.iris[ ,1] # 运行结果为 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6data.iris$Sepal.Length # 运行结果为 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6data.iris["Sepal.Length"]# 运行结果为# Sepal.length# 1 5.1# 2 4.9# 3 4.7# 4 4.6# 行的索引data.iris[1, ]# 运行结果为# Sepal.length Sepal.Width Petal.length Petal.Width# 1 5.1 3.5 1.4 0.2# 元素的索引data.iris[1,1] # 运行结果为 [1] 5.1data.iris$Sepal.length[1] # 运行结果为 [1] 5.1# 条件索引subset(data.iris,Sepal.Length<5)# 运行结果为# Sepal.length Sepal.Width Petal.length Petal.Width# 2 4.9 3.0 1.4 0.2# 3 4.7 3.2 1.3 0.2# 4 4.6 3.1 1.5 0.2
创建新变量
如何创建新变量？
方法一：变量名 <- 表达式
“表达式”部分可以包含多种运算符和函数
算数运算符可用于构造公式（formula）
方法二：将新变量整合到原始数据框中，进行新变量创建
示例1：
mydata <- data.frame(x1 = c(2, 2, 6, 4), x2 = c(3, 4, 2, 8))mydata# 运行结果：# x1 x2# 1 2 3# 2 2 4# 3 6 2# 4 4 8(mydata$sumx <- mydata$x1 + mydata$x2)# 运行结果：# [1] 5 6 8 12mydata# 运行结果：# x1 x2 sumx# 1 2 3 5# 2 2 4 6# 3 6 2 8# 4 4 8 12(mydata$meanx <- (mydata$x1 + mydata$x2) / 2)# [1] 2.5 3.0 4.0 6.0mydata# 运行结果：# x1 x2 sumx meanx# 1 2 3 5 2.5# 2 2 4 6 3.0# 3 6 2 8 4.0# 4 4 8 12 6.0
示例2：
mydata <- data.frame(x1 = c(2, 2, 6, 4), x2 = c(3, 4, 2, 8))mydata# 运行结果：# x1 x2# 1 2 3# 2 2 4# 3 6 2# 4 4 8mydata <- transform(mydata,sumx=x1+x2,meanx=(x1+x2)/2)mydata# 运行结果：# x1 x2 sumx meanx# 1 2 3 5 2.5# 2 2 4 6 3.0# 3 6 2 8 4.0# 4 4 8 12 6.0mydata <- transform(mydata,x2=NULL)mydata# 运行结果：# x1 sumx meanx# 1 2 5 2.5# 2 2 6 3.0# 3 6 8 4.0# 4 4 12 6.0
重命名变量
示例：
score <- data.frame(student = c("A", "B", "C", "D"),gender = c("M", "M", "F", "F"),math = c(90, 70, 80, 60),Eng = c(88, 78, 69, 98),p1 = c(66, 59, NA, 88))score# 运行结果：# student gender math Eng p1# 1 A M 90 88 66# 2 B M 70 78 59# 3 C F 80 69 NA# 4 D F 60 98 88score.list <- as.list(score)score.list# 运行结果：# $student# [1] A B C D# Levels: A B C D## $gender# [1] M M F F# Levels: F M## $math# [1] 90 70 80 60## $Eng# [1] 88 78 69 98## $p1# [1] 66 59 NA 88#install.packages("reshape")library(reshape)rename(score,c(p1="Chinese"))# 运行结果：# student gender math Eng Chinese# 1 A M 90 88 66# 2 B M 70 78 59# 3 C F 80 69 NA# 4 D F 60 98 88rename(score.list,c(p1="Chinese"))# 运行结果：# $student# [1] A B C D# Levels: A B C D## $gender# [1] M M F F# Levels: F M## $math# [1] 90 70 80 60## $Eng# [1] 88 78 69 98## $Chinese# [1] 66 59 NA 88#names(score)[5] <- "chinese" # 只能用于数据框和列表score# 运行结果：# student gender math Eng chinese# 1 A M 90 88 66# 2 B M 70 78 59# 3 C F 80 69 NA# 4 D F 60 98 88names(score.list)[5] <- "chinese" # 只能用于数据框和列表# 运行结果：# $student# [1] A B C D# Levels: A B C D## $gender# [1] M M F F# Levels: F M## $math# [1] 90 70 80 60## $Eng# [1] 88 78 69 98## $chinese# [1] 66 59 NA 88#colnames(score)[5] <- "Ch"score# 运行结果：# student gender math Eng Ch# 1 A M 90 88 66# 2 B M 70 78 59# 3 C F 80 69 NA# 4 D F 60 98 88rownames(score) <- letters[1:4]score# 运行结果：# student gender math Eng Ch# a A M 90 88 66# b B M 70 78 59# c C F 80 69 NA# d D F 60 98 88