上节我们简单介绍了Dataframe的定义，这节我们具体来看一下Dataframe的操作 首先，数据框的创建函数为 data.frame( )，参考R语言的帮助文档，我们来了解一下d
上节我们简单介绍了Dataframe的定义，这节我们具体来看一下Dataframe的操作
首先，数据框的创建函数为 data.frame( )，参考R语言的帮助文档，我们来了解一下data.frame( )的具体用法：
Usage
data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE,
check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE,
stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())
default.stringsAsFactors()
Arguments
... :these arguments are of either the fORM value or tag = value. Component names are created based on the tag (if present) or the deparsed argument itself.
row.names :NULL or a single integer or character string specifying a column to be used as row names, or a character or integer vector giving the row names for the data frame.
当然，后面还有很多参数的具体用法，在此不做一一赘述，主要用到的就是前两个。首先，“...”代表了表格数据，就是要构成数据框的数据主体，row.names( )为要构成数据框的行名，那么既然数据框相当于R语言的一个表格，应该既有行名也有列名才对，那么列名又是如何给出的呢？我们知道，很多的数据处理软件以及算法是以数据的列为单位进行的，之前我们构建矩阵的时候，默认也是按列填充（byrow=FALSE），而列名在创建数据框开始我们就已经确定好了的。详见下面代码：
我想要创建一个名为“mydataframe”的数据框，首先确定数据框里面的列有哪些，然后调用函数data.frame( )函数
> C1 <-c(1,2,3,4)
> C2 <-c(5,6,7,8)
> C3 <-c(9,10,11,12)
> C4 <-c(13,14,15,16)
> C5 <-c(17,18,19,20)
> mydataframe <- data.frame(C1,C2,C3,C4,C5,row.names = c("R1","R2","R3","R4"))
> mydataframe
C1 C2 C3 C4 C5
R1 1 5 9 13 17
R2 2 6 10 14 18
R3 3 7 11 15 19
R4 4 8 12 16 20
由此可见，数据框是把现有的列拼接成一个表格的一种数据结构，细心的朋友会发现，这个数据框怎么跟上节我们讲过的矩阵长得那么一样！！！再回顾一下上节的矩阵创建：
> mydata <- c(1:20)
> cnames <- c("C1","C2","C3","C4","C5")
> rnames <- c("R1","R2","R3","R4")
> myarray <- matrix(mydata,nrow = 4,ncol = 5,dimnames = list(rnames,cnames))
> myarray
C1 C2 C3 C4 C5
R1 1 5 9 13 17
R2 2 6 10 14 18
R3 3 7 11 15 19
R4 4 8 12 16 20
确实，从长相上来说分不出差别，但是矩阵里面的元素必须一致，而数据框可以是各种类型数据的集合。这种集合不是无条件乱七八糟的集合，而是以列为单位，不同列的元素类型可以不同，但是同一列的元素类型必须一致。因此，矩阵可以看做特殊的数据框类型那么这么做有什么意义呢？在数据统计中，我们需要有各种各样类型的数据，就拿简单的成绩单来说，就包含了“姓名”，“学号”，“科目”等字符型元素，也包括“分数”等数值型元素，还有“是否通过”等布尔型元素，因此，从广泛意义上来说，dataframe更具有普适性，矩阵多用在数学计算中。说归说，我们来实际创建一个数据框，然后再演示一下它的具体操作：
> names <- c("小明","小红","小兰")
> StudentID <- c("2014","2015","2016")
> subjects <- c("英语","英语","英语")
> scores <- c(87,98,93)
> Result <- data.frame(StudentID,names,subjects,scores)
> Result
StudentID names subjects scores
1 2014 小明 英语 87
2 2015 小红 英语 98
3 2016 小兰 英语 93
由上可见，当没有给数据框指定行名的时候，系统会默认从1开始给每行一个行号，这跟excel表格有点类似。 还是同往常一样，我们先学习dataframe数据类型的基本操作
数据框元素的访问：既然矩阵是特殊的数据框，那么矩阵元素的访问方式应该也同样适用于dataframe吗？不是这样，我们知道，数据框是以行或者列为单位（行列可以转置），因此访问元素时只能整行或者整列访问。即dataframe[1,](访问第一行)，dataframe[,1](访问第一列)采用这种方式访问列时，返回值是按行排列的形式。访问列同样也可以直接使用dataframe(1)访问第一列，或者dataframe(列名)来访问指定的列。也可以连续访问若干列，详见代码：
> Result[1,] #访问第一行
StudentID names subjects scores
1 2014 小明 英语 87
> Result[,1] #访问第一列
[1] 2014 2015 2016
Levels: 2014 2015 2016
> Result[1] #访问第一列
StudentID
1 2014
2 2015
3 2016
> Result["names"] #访问指定标号的列
names
1 小明
2 小红
3 小兰
> Result[1:3,] #访问1-3行
StudentID names subjects scores
1 2014 小明 英语 87
2 2015 小红 英语 98
3 2016 小兰 英语 93
> Result[1:3] #访问1-3列
StudentID names subjects
1 2014 小明 英语
2 2015 小红 英语
3 2016 小兰 英语
> Result[c(1,3),] #只访问1,3行，注意写法 c( )
StudentID names subjects scores
1 2014 小明 英语 87
3 2016 小兰 英语 93
> Result[c(1,4)] #只访问1,4列，注意写法 c( )
StudentID scores
1 2014 87
2 2015 98
3 2016 93
> Result[c("names","scores")] #只访问names和scores列，注意写法 c( )
names scores
1 小明 87
2 小红 98
3 小兰 93
由上可得：对数据框操作，必须以向量为单位，使用c( ) or list( ),通过上述了解，我们发现，普通的访问必须带着行名和列名，这有的时候给我们带来不必要的麻烦，比如我要计算成绩平均值，带上列名Score会给我们带来一些困惑，于是有哪些方法可以在访问数据库元素时不带着行名或者列名呢？
方法一：用attach和detach函数，比如要打印所有names，那么可以写成：
> attach(Result)
The following objects are masked _by_ .GlobalEnv:
names, scores, StudentID, subjects
The following objects are masked from Result (pos = 3):
names, scores, StudentID, subjects
> name <- names
> score <-scores
> detach(Result)
> name
[1] "小明" "小红" "小兰"
> score
[1] 87 98 93
> mean(score)
[1] 92.66667
方法二：用with函数
> with(Result,{score <- scores})
> score
[1] 87 98 93
上面谈到了dataframe的创建和读取，如果我需要添加或者删除某一列该怎么办呢？
> Result$age<-c(12,14,13) #添加age列
> Result
StudentID names subjects scores age
1 2014 小明 英语 87 12
2 2015 小红 英语 98 14
3 2016 小兰 英语 93 13
> Result2 <- Result[-2] #删除name列
> Result2
StudentID subjects scores age
1 2014 英语 87 12
2 2015 英语 98 14
3 2016 英语 93 13
如果我需要查询成绩等于98的学生的信息该怎么办呢？
> Result[which(Result$scores==98),]
StudentID names subjects scores age
2 2015 小红 英语 98 14
上面说过了，矩阵和数据框也是两种不同的数据类型，我们知道数据类型之间可以互相转换，用is.***( )可以判断某个变量是否为***类型，用as.***( )则将某个变量转换为***类型。那么相应的，矩阵转换为数据框类型则应为：
> myarray
C1 C2 C3 C4 C5
R1 1 5 9 13 17
R2 2 6 10 14 18
R3 3 7 11 15 19
R4 4 8 12 16 20
> myarrayframe <- as.data.frame(myarray)
> myarrayframe
C1 C2 C3 C4 C5
R1 1 5 9 13 17
R2 2 6 10 14 18
R3 3 7 11 15 19
R4 4 8 12 16 20
> is.data.frame(myarray)
[1] FALSE
> is.data.frame(myarrayframe)
[1] TRUE
跟矩阵matrix操作一样，数据框也有rbind和cbind函数，用法大致相同，有兴趣的朋友可以简单联系一下，这里不再赘述。
最后，我们来谈一下数据框数据处理操作：
上面我们讲到，利用dataframe[ 列号 ]或者dataframe[ 列值 ]可以读取数据框的某一列，返回值仍为数据框类型，但是这部分数据不方便直接利用我们之前讲过的求和，求平均值等方法进行计算分析，因为读取的数据带有“行名/列名”，这个为字符型变量。有的人会问，我在创建数据框的时候，不加行名和列名不就行了？第一，在创建数据框的时候，会默认给你分配行名或者列名，第二，就算不分配行名或者列名，那数据框创建起来还有什么意义？
> mydataframe
C1 C2 C3 C4 C5
R1 1 5 9 13 17
R2 2 6 10 14 18
R3 3 7 11 15 19
R4 4 8 12 16 20
> mydataframe["C4"]
C4
R1 13
R2 14
R3 15
R4 16
> mean(mydataframe["C4"])
[1] NA
Warning message:
In mean.default(mydataframe["C4"]) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA
> is.data.frame(mydataframe["C4"])
[1] TRUE
方法一：将数据框格式重新转化为矩阵格式，然后按照矩阵索引的方式来找寻要处理的数据组，利用矩阵或者向量中相关函数来进行一定的数据处理。
> myarray2 <- as.matrix(mydataframe)
> is.matrix(myarray2)
[1] TRUE
> myarray2
C1 C2 C3 C4 C5
R1 1 5 9 13 17
R2 2 6 10 14 18
R3 3 7 11 15 19
R4 4 8 12 16 20
> x <- myarray[,3] #读取第3列的值
> x
R1 R2 R3 R4
9 10 11 12
> is.vector(x) #查看x是否为向量类型
[1] TRUE
> mean(x)
[1] 10.5
> sum(x)
[1] 42
方法二：在读取数据框列的时候换用另外一种方法，dataframe$(行名或者列名)，返回值是vector类型
> c <- mydataframe$C3
> c
[1] 9 10 11 12
> is.vector(c)
[1] TRUE
> mean(c)
[1] 10.5
> sum(c)
[1] 42同时，也可以利用dataframe$(新的列名) <- 新的向量，来给dataframe添加新的列，具体操作如下：
> mydataframe$sum <- mydataframe$C1 +mydataframe$C4
> mydataframe$mean <- (mydataframe$C1+mydataframe$C4)/2
> mydataframe
C1 C2 C3 C4 C5 sum mean
R1 1 5 9 13 17 14 7
R2 2 6 10 14 18 16 8
R3 3 7 11 15 19 18 9
R4 4 8 12 16 20 20 10最推崇的是下一种方法，直接利用transform函数组建新的数据框，具体用法如下：
> x1 <- mydataframe$C1
> x2 <- mydataframe$C3
> mydataframe2 <- transform(mydataframe,sum2=x1+x2,mean2=(x1+x2)/2)
> mydataframe2
C1 C2 C3 C4 C5 sum mean sum2 mean2
R1 1 5 9 13 17 14 7 10 5
R2 2 6 10 14 18 16 8 12 6
R3 3 7 11 15 19 18 9 14 7
R4 4 8 12 16 20 20 10 16 8
到此这篇关于R语言的Dataframe常用操作使用的文章就介绍到这了,更多相关R语言 Dataframe常用操作内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: R语言的Dataframe常用操作使用
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