数据可以任何形式提供给我们,但有可能不适合用于分析。有时数据记录在数据框中,但我们可能需要将其作为向量。在这种情况下,我们必须更改向量中数据帧的值。这可以通过在将数据帧与t换位后将它们读取为矢量来读取数据帧值来完成。
请看以下数据帧-
> x1<-rep(c(1,2,3,4,5),times=4) > x2<-1:20 > x3<-rep(c(5,10,15,20),each=5) > df<-data.frame(x1,x2,x3) > df x1 x2 x3 1 1 1 5 2 2 2 5 3 3 3 5 4 4 4 5 5 5 5 5 6 1 6 10 7 2 7 10 8 3 8 10 9 4 9 10 10 5 10 10 11 1 11 15 12 2 12 15 13 3 13 15 14 4 14 15 15 5 15 15 16 1 16 20 17 2 17 20 18 3 18 20 19 4 19 20 20 5 20 20 > as.vector(t(df)) [1] 1 1 5 2 2 5 3 3 5 4 4 5 5 5 5 1 6 10 2 7 10 3 8 10 4 9 10 5 10 10 1 11 15 2 12 15 3 13 15 4 14 15 5 15 15 1 16 20 2 17 20 3 18 20 [55] 4 19 20 5 20 20 > Vector_df<-as.vector(t(df)) > sum(Vector_df) [1] 520 > mean(Vector_df) [1] 8.666667
让我们看另一个例子-
> y1<-20:1 > y2<-rep(c(2,4,6,8,10),times=4) > y3<-c(22,25,27,21,18,19,28,24,29,15,27,24,16,18,28,17,18,26,23,22) > df_y<-data.frame(y1,y2,y3) > df_y y1 y2 y3 1 20 2 22 2 19 4 25 3 18 6 27 4 17 8 21 5 16 10 18 6 15 2 19 7 14 4 28 8 13 6 24 9 12 8 29 10 11 10 15 11 10 2 27 12 9 4 24 13 8 6 16 14 7 8 18 15 6 10 28 16 5 2 17 17 4 4 18 18 3 6 26 19 2 8 23 20 1 10 22 > Vector_new<-as.vector(t(df_y)) > Vector_new [1] 20 2 22 19 4 25 18 6 27 17 8 21 16 10 18 15 2 19 14 4 28 13 6 24 12 8 29 11 10 15 10 2 27 9 4 24 8 6 16 7 8 18 6 10 28 5 2 17 4 4 18 3 6 26 [55] 2 8 23 1 10 22
本文向大家介绍如何在R数据帧中将空值转换为NA?,包括了如何在R数据帧中将空值转换为NA?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 当我们的数据包含空值时,很难执行分析,我们可能会将这些空值转换为NA,以便我们了解不可用的值的数量。这可以通过使用单个方括号来完成。 示例 请看以下具有一些空值的数据框- 将空值转换为NA-
本文向大家介绍如何在R中将数据帧转换为data.table?,包括了如何在R中将数据帧转换为data.table?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 由于对data.table的操作有时比数据帧快,因此我们可能希望将数据帧转换为data.table对象。数据框和data.table之间的主要区别在于,数据框可在基础R中使用,但是要使用data.table,我们必须安装软件包data.tabl
问题内容: 我有一个要转换为json格式的数据框: 我的数据帧称为res1: 当我做: 我得到这个: 我需要这个json输出像这样,有什么想法吗? 问题答案: 怎么样 通过使用,我们实际上将大的data.frame分解为每一行的单独的data.frame。通过从结果列表中删除名称,该函数将结果包装在数组中,而不是命名对象中。
我在R中有两个数据帧,我想把它们转换成矩阵。这是我手上的示例数据 一个data.frame有2列,一列有名称,第二列有一些分数。 其他数据帧为一列,包含上述数据帧的的半名称。 我想要结果矩阵/数据。框架类似于下面的内容。我要切掉第一个数据。框架的第一列包含第二个数据。框架的列,并创建一个如下所示的矩阵。 任何帮助都将不胜感激。任何或解决方案都可以工作。 非常感谢。
本文向大家介绍如何将R数据帧中的字符串转换为NA?,包括了如何将R数据帧中的字符串转换为NA?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 我们经常会在数据收集过程中发现错误,这些错误可能会导致研究结果不正确。当错误地收集数据时,将使分析师的工作变得困难。显示数据有错误的一种情况是获取字符串代替数字值。因此,我们需要将这些字符串转换为R中的NA,以便我们可以进行预期的分析。 示例 请看以下数据帧- 将
本文向大家介绍如何将NA替换为R数据帧中选定列的值?,包括了如何将NA替换为R数据帧中选定列的值?的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在数据分析中,在数据框中查找某些NA值非常普遍,但如果包含NA值的列对分析无用,则所有NA值都不会产生问题。我们可以将所有NA值替换为0或将其他有用的列替换为其他值。 示例 请看以下数据帧- 将NA的连续列更改为零- 将NA的非连续列更改为零-