,可以通过以下步骤实现: 首先,获取所有dataframe的名称列表。可以使用ls()函数获取当前环境中的所有对象名称,并使用class()函数判断对象是否为dataframe类型。 代码语言:txt 复制 # 获取所有对象名称 all_objects <- ls() # 过滤出dataframe对象名称 dataframe_names <- all_objects[sappl
问题描述:创建一个包含10行6列随机数的DataFrame,行标签从大写字母A开始,列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历,如果某行u列的值比上一行u列的值大,就把该行x列的值改为上一行x列的值加1,否则保持原来的值不变。 参考代码: 运行结果:
//Source for MyFunc.cpp#include usingnamespaceRcpp;//[[Rcpp::export]]CharacterVectormyFunc(DataFramex){NumericVectorcol1=as(x["col1"]);NumericVectorcol2=as(x["col2"]);NumericVectorcol3=as(x["col3"]);NumericVectorcol4=as(x["col4"]);intn=col1.size();CharacterVectorout(n);for(i...
colnames(x)<-c('C1','C2','C3','C4','C5','C6') #列的名字 rownames(x)<-c('R1','R2','R3') #行的名字 x['R1','C1'] x[c('R1','R2'),c('C1','C2')] #矩阵运算 m1<-matrix(1:18,nrow = 3,ncol = 6, byrow = T) m2<-matrix(19:36,nrow = 3, ncol = 6, byro...
1.2 数据框中的缺失 构建一个包含4列信息的dataframe，每列随机5个NA：iris_na <- iris for (i ...
您无法为.by提供分组 DataFrame ,因为这些组已经代表您嵌套的内容。 例子 df <- tibble(x = c(1,1,1,2,2,3), y =1:6, z =6:1)# Specify variables tonestusing name-variable pairs.# Note that we get one row of output for each unique combination of# non-nested variables.df %>%nest(...
Each data member of a row is called a cell. To retrieve data in a cell, we would enter its row and column coordinates in the single square bracket "[]" operator. The two coordinates are separated by a comma. In other words, the coordinates begins with row position, then followed by ...
在R中子集 Dataframe 并命名循环中的每个子集要为数据框设置子集并根据列中的唯一值为每个子集命名，可以...
positive samples pos <- dataframe1[dataframe1[,1]==1,] # replicate the positive samples to balance the sample for (i in 1:20) data.set <- rbind(data.set,pos) row.names(data.set) <- NULL # Return datasets as a Named List return(list(dataset1=data.set, dataset2=dataframe2)) } ...
在R的新行中分隔 Dataframe 中的条目[重复]我们可以在这里使用separate_rows-将sep指定为;，后跟零个或...