R語言Data Frame資料框常用操作
阿新 • • 發佈：2019-01-04
Data Frame一般被翻譯為資料框，感覺就像是R中的表，由行和列組成，與Matrix不同的是，每個列可以是不同的資料型別，而Matrix是必須相同的。
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，那麼就是從1開始自增的Sequence來標識每一行。初始化
使用data.frame函式就可以初始化一個Data Frame。比如我們要初始化一個student的Data Frame其中包含ID和Name還有Gender以及Birthdate，那麼程式碼為： student<-data.frame(ID=c(11,12,13),Name=c("Devin
訪問元素
與Matrix一樣，使用[行Index,列Index]的格式可以訪問具體的元素。
比如訪問第一行:
student[1,]
訪問第二列：
student[,2]
使用列的Index或者列名可以選取要訪問的哪些列。比如要ID和Name，那麼程式碼為：
idname<-student[1:2]
或者是
idname<-student[c("ID","Name”)]
如果是隻訪問某一列，返回的是Vector型別的，那麼可以使用[[或者$來訪問。比如我們要所有student的Name，程式碼為：
name<-student[[2]] 或者name<-student[[“Name”]] 或者name<-student$Name
使用attach和detach函式可以使得訪問列時不需要總是跟著變數名在前面。
比如要列印所有Name，那麼可以寫成：
attach(student)print(Name)
detach(student) 還可以換一種簡潔一點的寫法就是用with函式： with(student,{
n<-Name
print(n)
}) 這裡的n作用域只在大括號內，如果想在with函式中對全域性的變數進行賦值，那麼需要使用<<-這樣一個運算子。
修改列資料型別
接下來我們檢視該物件每列的型別，使用str(student)可以得到如下結果：
'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
預設情況下，字串向量都會被自動識別成Factor，也就是說，ID是數字型別，其他的3個列都被定義為Factor型別了。顯然這裡Name應該是字串型別，Birthdate應該是Date型別，我們需要對列的資料型別進行更改：
student$Name<-as.character(student$Name)student$Birthdate<-as.Date(student$Birthdate) 下面我們再執行str(student)看看修改後的結果： '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”
新增新列
對於以及存在的student物件，我們希望增加Age列，該列是根據Birthdate算出來的。首先需要知道怎麼算年齡。我們可以使用日期函式Sys.Date()獲得當前的日期，然後使用format函式獲得年份，然後用兩個年份相減就是年齡。好像R並沒有提供幾個能用的日期函式，我們只能使用format函式取出年份部分，然後轉換為int型別相減。 student$Age<-as.integer(format(Sys.Date(),"%Y"))-as.integer(format(student$Birthdate,"%Y”)) 這樣寫似乎太長了，我們可以用within函式，這個函式和之前提到過的with函式類似，可以省略變數名，不同的地方是within函式可以在其中修改變數，也就是我們這裡增加Age列： student<-within(student,{Age<-as.integer(format(Sys.Date(),"%Y"))-as.integer(format(Birthdate,"%Y"))
})
查詢/子集
查詢一個Date Frame，返回一個滿足條件的子集，這相當於資料庫中的表查詢，是非常常見的操作。使用行和列的Index來獲取子集是最簡單的方法，前面已經提到過。如果我們使用布林向量，配合which函式，可以實現對行的過濾。比如我們要查詢所有Gender為F的資料，那麼我們首先對student$Gender==“F”，得到一個布林向量:FALSE FALSE TRUE,然後使用which函式可以將布林向量中TRUE的Index返回，所以我們的完整查詢語句就是： student[which(student$Gender=="F"),] 注意這裡列Index並沒有輸入，如果我們只想知道所有女生的年齡，那麼可以改為： student[which(student$Gender=="F"),"Age”] 這樣的查詢寫法還是複雜了點，可以直接使用subset函式，那麼查詢會簡單些，比如我們把查詢條件改為年齡<30的女性，查姓名和年齡，那麼查詢語句為： subset(student,Gender=="F" & Age<30 ,select=c("Name","Age")) 使用SQL查詢Data Frame 對於我這種使用了多年SQL的人來說，如果能夠直接寫SQL語句對Data Frame進行查詢操作，那是多麼方便美妙的啊，結果還真有這麼一個包：sqldf。 同樣是前面的需求，對應的語句就是： library(sqldf)result<-sqldf("select Name,Age from student where Gender='F' and Age<30")
連線/合併
對於資料庫來說，對多表進行join查詢是一個很正常的事情，那麼在R中也可以對多個Data Frame進行連線，這就需要使用merge函式。 比如除了前面申明的student物件外，我們再申明一個score變數，記錄了每個學生的科目和成績： score<-data.frame(SID=c(11,11,12,12,13),Course=c("Math","English","Math","Chinese","Math"),Score=c(90,80,80,95,96)) 我們看看該表的內容： SID Course Score 1 11 Math 90 2 11 English 80 3 12 Math 80 4 12 Chinese 95 5 13 Math 96 這裡的SID就是Student裡面的ID，相當於一個外來鍵，現在要用這個ID進行inner join操作，那麼對應的R語句就是： result<-merge(student,score,by.x="ID",by.y="SID") 我們看看merge以後的結果： 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 正如我們期望的一樣join在了一起。 除了join，另外一個操作就是union，這也是資料庫常用操作，那麼在R中如何將兩個列一樣的Data Frame Union聯接在一起呢？雖然R語言中有union函式，但是不是SQL的Union的意思，我們要實現Union功能，需要用到rbind函式。 rbind的兩個Data Frame必須有相同的列，比如我們再申明一個student2，將兩個變數rbind起來： 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)
轉自：部落格園深藍居：http://www.cnblogs.com/studyzy/p/4316118.html