如何基于R中的名称获取行索引或列索引？

我们可能更喜欢在分析期间使用行索引或列索引，而不是使用它们的数字，因此，我们可以借助grep函数获得它们。在处理大型数据集时，这很有用，因为大型数据集具有大量的行和列，因此更容易用索引而不是数字来调用它们。具体来说，需要列索引，另一方面，仅在特殊情况下（例如分析特定情况）才需要行。

示例

请看以下数据帧-

> set.seed(1)
> x1<-rnorm(50,0.5)
> x2<-rnorm(50,0.8)
> x3<-rpois(50,2)
> x4<-rpois(50,5)
> x5<-runif(50,5,10)
> df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)
> head(df,20)
x1 x2 x3 x4 x5
1 -0.1264538  1.19810588 1 6 8.368561
2  0.6836433  0.18797361 1 9 5.474289
3 -0.3356286  1.14111969 2 5 7.462981
4  2.0952808 -0.32936310 1 5 7.307759
5  0.8295078  2.23302370 1 5 6.876083
6 -0.3204684  2.78039990 2 2 9.955496
7  0.9874291  0.43277852 2 3 5.881754
8  1.2383247 -0.24413463 0 5 9.067176
9  1.0757814  1.36971963 1 4 5.342233
10 0.1946116  0.66494540 3 9 7.002249
11 2.0117812  3.20161776 5 5 5.705722
12 0.8898432  0.76076000 0 4 5.966549
13 -0.1212406 1.48973936 3 4 9.206759
14 -1.7146999 0.82800216 5 7 8.599570
15 1.6249309  0.05672679 3 6 6.336060
16 0.4550664  0.98879230 1 3 7.475008
17 0.4838097 -1.00495863 2 2 5.415569
18 1.4438362  2.26555486 5 6 6.769421
19 1.3212212  0.95325334 5 6 9.846044
20 1.0939013  2.97261167 1 3 8.123571

根据列的名称查找索引-

> grep("x3", colnames(df))
[1] 3
> grep("x5", colnames(df))
[1] 5
> grep("x1", colnames(df))
[1] 1

让我们更改行名，因为它们的编号从1到50，所以行索引将与它们的名称相同。我们将它们更改为50到1，如下所示-

> rownames(df)<-50:1
> head(df,20)
       x1          x2      x3  x4    x5
50 -0.1264538  1.19810588   1   6  8.368561
49  0.6836433  0.18797361   1   9  5.474289
48 -0.3356286  1.14111969   2   5  7.462981
47  2.0952808 -0.32936310   1   5  7.307759
46  0.8295078  2.23302370   1   5  6.876083
45 -0.3204684  2.78039990   2   2  9.955496
44 0.9874291   0.43277852   2   3  5.881754
43 1.2383247  -0.24413463   0   5  9.067176
42 1.0757814   1.36971963   1   4  5.342233
41 0.1946116   0.66494540   3   9  7.002249
40 2.0117812   3.20161776   5   5  5.705722
39 0.8898432   0.76076000   0   4  5.966549
38 -0.1212406  1.48973936   3   4  9.206759
37 -1.7146999  0.82800216   5   7  8.599570
36 1.6249309   0.05672679   3   6  6.336060
35 0.4550664   0.98879230   1   3  7.475008
34 0.4838097  -1.00495863   2   2  5.415569
33 1.4438362   2.26555486   5   6  6.769421
32 1.3212212   0.95325334   5   6  9.846044
31 1.0939013   2.97261167   1   3  8.123571

现在让我们找到包含数字5的行名称-

> grep(5, rownames(df))
[1] 1 6 16 26 36 46

查找第十行的行名-

> grep(10, rownames(df))
[1] 41

查找包含数字4的行名称-

> grep(4, rownames(df))
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 17 27 37 47