R语言 data.frame 大全

A data frame is used for storing data tables. It is a list of vectors of equal length. For example, the following variable df is a data frame containing three vectors n, s, b.

> n = c(2, 3, 5) 
> s = c("aa", "bb", "cc") 
> b = c(TRUE, FALSE, TRUE) 
> df = data.frame(n, s, b)       # df is a data frame

 

Build-in Data Frame

We use built-in data frames in R for our tutorials. For example, here is a built-in data frame in R, called mtcars.

> mtcars 
               mpg cyl disp  hp drat   wt ... 
Mazda RX4     21.0   6  160 110 3.90 2.62 ... 
Mazda RX4 Wag 21.0   6  160 110 3.90 2.88 ... 
Datsun 710    22.8   4  108  93 3.85 2.32 ... 
               ............

The top line of the table, called the header, contains the column names. Each horizontal line afterward denotes a data row, which begins with the name of the row, and then followed by the actual data. 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 a comma, and ends with the column position. The order is important.

Here is the cell value from the first row, second column of mtcars.

> mtcars[1, 2] 
[1] 6

Moreover, we can use the row and column names instead of the numeric coordinates.

mtcars["Mazda RX4", "cyl"] 
[1] 6

Lastly, the number of data rows in the data frame is given by the nrow function.

nrow(mtcars)    # number of data rows 
[1] 32

And the number of columns of a data frame is given by the ncol function.

> ncol(mtcars)    # number of columns 
[1] 11

Further details of the mtcars data set is available in the R documentation.

help(mtcars)

 

Preview

Instead of printing out the entire data frame, it is often desirable to preview it with the head function beforehand.

> head(mtcars) 
               mpg cyl disp  hp drat   wt ... 
Mazda RX4     21.0   6  160 110 3.90 2.62 ... 
               ............
 
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访问元素

与Matrix一样,使用[行Index,列Index]的格式可以访问具体的元素。
比如访问第一行:
student[1,]
访问第二列:
student[,2]
使用列的Index或者列名可以选取要访问的哪些列。比如要ID和Name,那么代码为:
idname<-student[1:2]
或者是
idname<-student[c("ID","Name”)]
如果是只访问某一列,返回的是Vector类型的,那么可以使用[[或者$来访问。比如我们要所有student的Name,代码为:
name<-student[[2]] 或者name<-student[[“Name”]] 或者name<-student$Name
使用attach和detach函数可以使得访问列时不需要总是跟着变量名在前面。
比如要打印所有Name,那么可以写成:
attach(student)
print(Name)
detach(student)
还可以换一种简洁一点的写法就是用with函数:
with(student,{
  n<-Name
  print(n)
})
这里的n作用域只在大括号内,如果想在with函数中对全局的变量进行赋值,那么需要使用<<-这样一个运算符。

修改列数据类型

接下来我们查看该对象每列的类型,使用str(student)可以得到如下结果:
'data.frame':3 obs. of  4 variables:
 $ ID       : num  1 2 3
 $ Name     : Factor w/ 3 levels "Devin","Edward",..: 1 2 3
 $ Gender   : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 1
 $ Birthdate: Factor w/ 3 levels "1983-5-6","1984-12-29",..: 2 1 3
默认情况下,字符串向量都会被自动识别成Factor,也就是说,ID是数字类型,其他的3个列都被定义为Factor类型了。显然这里Name应该是字符串类型,Birthdate应该是Date类型,我们需要对列的数据类型进行更改:
student$Name<-as.character(student$Name)
student$Birthdate<-as.Date(student$Birthdate)
下面我们再运行str(student)看看修改后的结果:
'data.frame':3 obs. of  4 variables:
 $ ID       : num  11 12 13
 $ Name     : chr  "Devin" "Edward" "Wenli"
 $ Gender   : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 1
 $ Birthdate: Date, format: "1984-12-29" "1983-05-06" "1986-08-08”

添加新列

对于以及存在的student对象,我们希望增加Age列,该列是根据Birthdate算出来的。首先需要知道怎么算年龄。我们可以使用日期函数Sys.Date()获得当前的日期,然后使用format函数获得年份,然后用两个年份相减就是年龄。好像R并没有提供几个能用的日期函数,我们只能使用format函数取出年份部分,然后转换为int类型相减。
student$Age<-as.integer(format(Sys.Date(),"%Y"))-as.integer(format(student$Birthdate,"%Y”))
这样写似乎太长了,我们可以用within函数,这个函数和之前提到过的with函数类似,可以省略变量名,不同的地方是within函数可以在其中修改变量,也就是我们这里增加Age列:
student<-within(student,{
  Age<-as.integer(format(Sys.Date(),"%Y"))-as.integer(format(Birthdate,"%Y"))
})

查询/子集

查询一个Date Frame,返回一个满足条件的子集,这相当于数据库中的表查询,是非常常见的操作。使用行和列的Index来获取子集是最简单的方法,前面已经提到过。如果我们使用布尔向量,配合which函数,可以实现对行的过滤。比如我们要查询所有Gender为F的数据,那么我们首先对student$Gender==“F”,得到一个布尔向量:FALSE FALSE  TRUE,然后使用which函数可以将布尔向量中TRUE的Index返回,所以我们的完整查询语句就是:
student[which(student$Gender=="F"),]
注意这里列Index并没有输入,如果我们只想知道所有女生的年龄,那么可以改为:
student[which(student$Gender=="F"),"Age”]
这样的查询写法还是复杂了点,可以直接使用subset函数,那么查询会简单些,比如我们把查询条件改为年龄<30的女性,查姓名和年龄,那么查询语句为:
subset(student,Gender=="F" & Age<30 ,select=c("Name","Age"))
使用SQL查询Data Frame
对于我这种使用了多年SQL的人来说,如果能够直接写SQL语句对Data Frame进行查询操作,那是多么方便美妙的啊,结果还真有这么一个包:sqldf。
同样是前面的需求,对应的语句就是:
library(sqldf)
result<-sqldf("select Name,Age from student where Gender='F' and Age<30")

连接/合并

对于数据库来说,对多表进行join查询是一个很正常的事情,那么在R中也可以对多个Data Frame进行连接,这就需要使用merge函数。
比如除了前面申明的student对象外,我们再申明一个score变量,记录了每个学生的科目和成绩:
score<-data.frame(SID=c(11,11,12,12,13),Course=c("Math","English","Math","Chinese","Math"),Score=c(90,80,80,95,96))
我们看看该表的内容:
  SID  Course Score
1  11    Math    90
2  11 English    80
3  12    Math    80
4  12 Chinese    95
5  13    Math    96
这里的SID就是Student里面的ID,相当于一个外键,现在要用这个ID进行inner join操作,那么对应的R语句就是:
result<-merge(student,score,by.x="ID",by.y="SID")
我们看看merge以后的结果:
 ID   Name Gender  Birthdate Age  Course Score
1 11  Devin      M 1984-12-29  31    Math    90
2 11  Devin      M 1984-12-29  31 English    80
3 12 Edward      M 1983-05-06  32    Math    80
4 12 Edward      M 1983-05-06  32 Chinese    95
5 13  Wenli      F 1986-08-08  29    Math    96
正如我们期望的一样join在了一起。
除了join,另外一个操作就是union,这也是数据库常用操作,那么在R中如何将两个列一样的Data Frame Union联接在一起呢?虽然R语言中有union函数,但是不是SQL的Union的意思,我们要实现Union功能,需要用到rbind函数。
rbind的两个Data Frame必须有相同的列,比如我们再申明一个student2,将两个变量rbind起来:
student2<-data.frame(ID=c(21,22),Name=c("Yan","Peng"),Gender=c("F","M"),Birthdate=c("1982-2-9","1983-1-16"),Age=c(32,31))
rbind(student,student2)
posted @ 2017-05-15 22:13 emanlee 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏