Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名。如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行。 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame。比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: 11, 12, 13),Name=c( " Devin ", " Edward...
col_name <- paste("col", i, sep = "") # 将生成的列名添加到向量中 col_names <- c(col_names, col_name) } # 创建一个空的dataframe df <- data.frame() # 使用生成的列名创建相应数量的列 for (col_name in col_names) { df[[col_name]] <- NULL } # 打印dataframe的列名 colnames(...
byrow设置是否按行填充,默认为FALSE按列填充; dimnames用字符型向量表示矩阵的行名和列名。 (2)矩阵索引 a[i,j]——返回矩阵a的第i行,第j列的元素 c["r2","c1"]——返回矩阵c的名称为“r2”的行,“c1”的列对应的元素 a[i,]——返回矩阵a的第i行 a[,j]——返回矩阵a的第j列 a[c(i:j),]...
可用rownames()及colnames()得到数据框的行列名,rownames(data.frame)[行号] 或 colnames(data.frame)[列号] 可得到指定位置的行名或者列名,若修改直接赋值给该变量即可 1> colnames(df)#查询列名2[1]"ID""Class""Chinese""Math""English"3> colnames(df)[4]#查询第4列列名4[1]"Math"5> colnames(df)...
ifelse(condition,TRUE,FALSE) > data <- read.table('1.csv', sep='|', header=TRUE); > >...
colnames():检索或设置类似矩阵的对象的列名 如果要转置数据,请使用函数t(): t(my_data) row1 row2 row3 row4 row5 col1 5 6 7 8 9 col2 2 4 5 9 8 col3 7 3 4 8 7 矩阵尺寸 R的功能nrow()和NcoI位()返回的行和列中存在的数据的数目,分别。
as.data.frame(list)可以将列表转为data.frame(),因为列表不是可以指定名称嘛 数据框的引用 d = data.frame(name=c('黎明','周杰伦','刘德华'),age=c(30,35,28),height=c(180,175,173)) d[1:2, 2:3] # 得到前两行,2,3列的数据
#as.data.frame转换成数据框;~后面的公式类似table括号中的内容,为分类变量;~左边需添加的是连续型变量;有一个子集subset可进行提取 tips.sex hightip Freq 1 Female FALSE 31 2 Male FALSE 49 3 Female TRUE 23 4 Male TRUE 48 > as.data.frame(xtabs(~tips$sex + hightip,subset = tips$day %in% c...
as.data.frame(...) 函数将这个大矩阵转换成数据框 offline。在R中,数据框是一种用于存储数据的结构,允许你对列进行命名,并且每列可以包含不同类型的数据。 stringsAsFactors=FALSE 参数指定在将矩阵转换为数据框时不应该将字符向量自动转换为因子(这是R中的分类数据类型)。这样做是为了在后续的分析中更灵活地处理...
利用as.data.frame成为一个数据框,并且不变成因子型,stringsAsFactors是因为文档名字列,很容易变成字符因子型,需要关闭这功能; colnames修改列名,还有names也可以达到同样的效果。 图1 ——— 2、文本清洗工作 文本挖掘中,对文本的清洗工作尤为重要,会出现比如:英文逗号、波浪线、英文单引号...