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阿新 • • 發佈：2018-11-10
保留變數：
>newdata<-leadership[,c(6:10)]或者
> myvars<-c("item1","item2","item3","item4","item5")
> newdata<-leadership[myvars]
丟棄變數：
> myvars<-names(leadership)%in%c("item3","item4") > newdata<-leadership[!myvars] > newdata managerID testDate country gender age item1 item2 item5 agecat 1 1 10/24/08 US M 32 5 4 5 Young 2 2 10/28/08 US F 45 3 5 5 Young 3 3 10/1/08 UK F 26 3 5 2 Young 4 4 10/12/08 UK M 39 3 3 NA Young 5 5 5/1/09 UK F NA 2 2 1 <NA>
或者
> newdata<-leadership[c(-8,-9)]
選入觀測：
> newdata<-leadership[1:3,] //選擇第一行到第三行觀測 > newdata<-leadership[which(leadership$gender=="M"&leadership$age>30),] //選擇了所有30歲以上的男性
使用subset()函式：
> newdata<-subset(leadership,age>=35|age<24,select=c(item1,item2,item3,item4))
//選擇了所有age值大於等於35或age值小於24的行，保留了變數item1到item4。
> newdata<-subset(leadership,gender=="M"&age>25,select=gender:item4)
//選擇了所有25歲以上的男性，並保留了變數gender到q4（gender、item4和其間所有列)
隨機抽樣：
> mysample<-leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=FALSE),]
//從leadership資料集中隨機抽取一個大小為3的樣本
//sample(1:nrow(leadership)引數是一個由要從中抽樣的元素組成的向量
//3是要抽取的元素數量
//replace=FALSE表示無放回抽樣相關：抽取和校正調查樣本的sampling包 以及分析複雜調查資料survey包。