R语言的数据帧-创新互联

数据帧是表或二维阵列状结构，其中每一列包含一个变量的值，并且每一行包含来自每一列的一组值。

以下是数据帧的特性。

- 列名称应为非空。

- 行名称应该是唯一的。

- 存储在数据帧中的数据可以是数字，因子或字符类型。

- 每个列应包含相同数量的数据项。

创建数据帧

# Create the data frame.

emp.data <- data.frame(

emp_id = c (1:5),

emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),

salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",

"2015-03-27")),

stringsAsFactors = FALSE

)

# Print the data frame.

print(emp.data)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

emp_id emp_name salary start_date

1 1 Rick 623.30 2012-01-01

2 2 Dan 515.20 2013-09-23

3 3 Michelle 611.00 2014-11-15

4 4 Ryan 729.00 2014-05-11

5 5 Gary 843.25 2015-03-27

获取数据帧的结构

通过使用str()函数可以看到数据帧的结构。

# Create the data frame.

emp.data <- data.frame(

emp_id = c (1:5),

emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),

salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",

"2015-03-27")),

stringsAsFactors = FALSE

)

# Get the structure of the data frame.

str(emp.data)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

'data.frame': 5 obs. of 4 variables:

$ emp_id : int 1 2 3 4 5

$ emp_name : chr "Rick" "Dan" "Michelle" "Ryan" ...

$ salary : num 623 515 611 729 843

$ start_date: Date, format: "2012-01-01" "2013-09-23" "2014-11-15" "2014-05-11" ...

数据框中的数据摘要

可以通过应用summary()函数获取数据的统计摘要和性质。

扩展数据帧

可以通过添加列和行来扩展数据帧。

添加列

只需使用新的列名称添加列向量。

添加行

要将更多行永久添加到现有数据帧，我们需要引入与现有数据帧相同结构的新行，并使用rbind()函数。

在下面的示例中，我们创建一个包含新行的数据帧，并将其与现有数据帧合并以创建最终数据帧。

# Create the first data frame.

emp.data <- data.frame(

emp_id = c (1:5),

emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),

salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",

"2015-03-27")),

dept = c("IT","Operations","IT","HR","Finance"),

stringsAsFactors = FALSE

)无锡妇科医院 http://www.wxbhnkyy39.com

# Create the second data frame

emp.newdata <- data.frame(

emp_id = c (6:8),

emp_name = c("Rasmi","Pranab","Tusar"),

salary = c(578.0,722.5,632.8),

start_date = as.Date(c("2013-05-21","2013-07-30","2014-06-17")),

dept = c("IT","Operations","Fianance"),

stringsAsFactors = FALSE

)

# Bind the two data frames.

emp.finaldata <- rbind(emp.data,emp.newdata)

print(emp.finaldata)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

emp_id emp_name salary start_date dept

1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT

2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations

3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT

4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR

5 5 Gary 843.25 2015-03-27 Finance

6 6 Rasmi 578.00 2013-05-21 IT

7 7 Pranab 722.50 2013-07-30 Operations

8 8 Tusar 632.80 2014-06-17 Fianance

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