Made by Mike_Zhang

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1 Creation form Column Data

从列数据对象构造。

若转换对象为向量或者变量：

1	`> dfrm <- data.frame(v1,v2,v3)`

若为List：

1	`> dfrm <- as.data.frame(l1,l2,l3)`

如下：

> v1 <- c(10,20,30)
> v2 <- c(40,50,60)
> v3 <- c(70,80,90)
> 
> dfrm <- data.frame(v1,v2,v3)
> dfrm
  v1 v2 v3
1 10 40 70
2 20 50 80
3 30 60 90

可添加列名：

> dfrm <- data.frame('col1'=v1,'col2'=v2,'col3'=v3)
> dfrm
  col1 col2 col3
1   10   40   70
2   20   50   80
3   30   60   90

2 Creation form Row Data

从行数据对象构造。

1	`> dfrm <- do.call(rbind,obs)`

rbind方法：

> obs <- list(v1,v2,v3)
> rbind(obs[[1]])
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   10   20   30

> rbind(obs[[1]],obs[[2]])
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   10   20   30
[2,]   40   50   60

配合do.call方法：

> do.call(rbind,obs)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   10   20   30
[2,]   40   50   60
[3,]   70   80   90

若处理对象为List，需要先把对象转换：

1	`> dfrm <- do.call(rbind,Map(as.data.frame,obs))`

3 Row Appending

首先需要构建一个行data frame，再把它添加到原有的data frame中去：

> newRow <- data.frame(col1=100,col2=200,col3=300) # new row creation

> dfrm <- rbind(dfrm,newRow) # appending
> dfrm
  col1 col2 col3
1   10   40   70
2   20   50   80
3   30   60   90
4  100  200  300

也可以合在一起：

1	`> dfrm <- rbind(dfrm, data.frame(col1=100,col2=200,col3=300))`

4 Preallocation

R可以预先分配Data Frame的结构。

> x <- 5
> df <- data.frame(col1=numeric(x),col2=character(x),col3=numeric(x))
> df
  col1 col2 col3
1    0         0
2    0         0
3    0         0
4    0         0
5    0         0

5 Column Selection by Position

dfrm[[n]]：选择第n列，并返回一个向量。

dfrm[c(n1,n2,n3,...)]：返回指定几列，返回一个data frame。

dfrm[n]：上述方法的特例，选择第n列，返回一个data frame。

dfrm[, n]：选择第n列，并返回一个向量。

dfrm[, c(n1,n2,n3,...)]：返回指定几列，返回一个data frame

例如：

> dfrm[[1]]
[1]  10  20  30 100

> dfrm[1]
  col1
1   10
2   20
3   30
4  100

> dfrm[c(1,3)]
  col1 col3
1   10   70
2   20   80
3   30   90
4  100  300

> dfrm[,2]
[1]  40  50  60 200

> dfrm[,c(2,3)]
  col2 col3
1   40   70
2   50   80
3   60   90
4  200  300

6 Column Selection by Name

与上一节类似。

dfrm[["name"]],dfrm$name：选择name列，并返回一个向量。

dfrm[c("name1","name2","name3",...)]：返回指定几列，返回一个data frame。

dfrm["name"]：上述方法的特例，选择name列，返回一个data frame。

dfrm[, "name"]：选择name列，并返回一个向量。

dfrm[, c("name1","name2","name3",...)]：返回指定几列，返回一个data frame。

7 Column & Row Selection

使用subset()方法。

7.1 Row Selection

设置select参数。

1 2	`> subset(dfrm, select=colName) > subset(dfrm, select=c(n1,n2,n3,...))`

如下：

> dfrm
  col1 col2 col3
1   10   40   70
2   20   50   80
3   30   60   90
4  100  200  300

> subset(dfrm, select=col1)
  col1
1   10
2   20
3   30
4  100

7.2 Column Selection

设置subset参数，为逻辑表达式。

1	`> subset(dfrm, subset=(x>0))`

如下：

> subset(dfrm, select=col1,subset=(col1>10))
  col1
2   20
3   30
4  100

此方法一般与上一节方法一起使用。

8 Column Name Changing

1	`> colnames(dfrm) <- newNames`

如下：

> dfrm
  col1 col2 col3
1   10   40   70
2   20   50   80
3   30   60   90
4  100  200  300

> colnames(dfrm) <- c("one","two","three")
> dfrm
  one two three
1  10  40    70
2  20  50    80
3  30  60    90
4 100 200   300

9 Data Frame Editing

不重写方法：

1	`edit(dfrm)`

如下：

1 2	`> temp <- edit(dfrm) > dfrm <- temp`

此方法不会对原有数据产生影响，会返回一个修改过后的数据。

会弹出修改界面：

R-edit()

重写方法：

1	`fix(dfrm)`

此方法是对原有数据进行修改，不能撤回！

会弹出修改界面：

R-fix()

10 NA Removing

移除data frame中的NA数据。

1	`> na.omit(dfrm)`

如下：

> rbind(dfrm,c(NA,NA,NA))
  v1 v2 v3
1 10 40 70
2 20 50 80
3 30 60 90
4 NA NA NA
> 
> na.omit(dfrm)
  v1 v2 v3
1 10 40 70
2 20 50 80
3 30 60 90

11 Column Excluding by Name

1	`subset(dfrm,select = -colName)`

使用负号列名排除一列或几列数据，并返回data frame，不会对原数据有影响，如下：

> subset(dfrm,select=-v3)
  v1 v2
1 10 40
2 20 50
3 30 60

> dfrm
  v1 v2 v3
1 10 40 70
2 20 50 80
3 30 60 90

可以一次排除多行：

> subset(dfrm,select=c(-v1,-v3))
  v2
1 40
2 50
3 60

12 Data Frame Combination

12.1 Column Combination

1	`> cbind(dfrm1,dfrm2)`

> dfrm1 <- data.frame("v4"=c(100,110,120))
> dfrm1
   v4
1 100
2 110
3 120

> dfrm3 <- cbind(dfrm,dfrm1)

> dfrm3
  v1 v2 v3  v4
1 10 40 70 100
2 20 50 80 110
3 30 60 90 120

12.2 Row Combination

1	`> rbind(dfrm1,dfrm2)`

> v1 <- c(200,200,200,200)
> 
> dfrm4 <- rbind(dfrm3,v1)
> dfrm4
   v1  v2  v3  v4
1  10  40  70 100
2  20  50  80 110
3  30  60  90 120
4 200 200 200 200

13 Data Frame Merging

基于相同的列名，或给予给定的列名，合并两个data frame，并返回。

1	`> mf <- merge(d1,d2,by="mergeName")`

> dfrm4
   v1  v2  v3  v4
1  10  40  70 100
2  20  50  80 110
3  30  60  90 120
4 200 200 200 200
> 
> dfrm
  v1 v2 v3
1 10 40 70
2 20 50 80
3 30 60 90
> 
> merge(dfrm,dfrm)
  v1 v2 v3
1 10 40 70
2 20 50 80
3 30 60 90

> dfrm
  name v1 v2
1    A 40 70
2    B 50 80
3    C 60 90

> dfrm3
  name v3 v4  v5
1    A 10 70 100
2    B 20 80 110
3    C 30 90 120

> merge(dfrm,dfrm3,by="name") # given merge name
  name v1 v2 v3 v4  v5
1    A 40 70 10 70 100
2    B 50 80 20 80 110
3    C 60 90 30 90 120

14 Data Frame Accessing

1.快速访问：

1	`with(dfrm,colName)`

> dfrm
  name v1 v2
1    A 40 70
2    B 50 80
3    C 60 90

> with(dfrm,name)
[1] "A" "B" "C"

2.持续访问：

1	`attach(dfrm)`

添加名称到搜索列表，无需提及data frame的名称即可访问其内容。

使用detach()方法从搜索列表中移除访问对象。

> attach(dfrm3)
> name
[1] "A" "B" "C"

> search() # to show the search list
 [1] ".GlobalEnv"        "dfrm3"             "dfrm"             
 [4] "package:stats"     "package:graphics"  "package:grDevices"
 [7] "package:utils"     "package:datasets"  "package:methods"  
[10] "Autoloads"         "package:base"

attach()方法只是对数据的暂时拷贝，修改拷贝的数据不会对原数据有影响。因为只是在工作区创建了一个同名的本地变量，不会对原变量产生影响：

> name
[1] "A" "B" "C"
> name <- 0 # edit to the copied data
> name
[1] 0 # changed
> dfrm3
  name v3 v4  v5 # no change
1    A 10 70 100
2    B 20 80 110
3    C 30 90 120

参考

P. Teetor, R Cookbook. Sebastopol: O’Reilly Media, Incorporated, 2011.

写在最后

R语言相关的知识会继续学习，继续更新.
最后，希望大家一起交流，分享，指出问题，谢谢！

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Author

Mike_Zhang

Posted on

December 22, 2021

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