數據幀是表或二維陣列狀結構，其中每一列包含一個變量的值，并且每一行包含來自每一列的一組值。

　　以下是數據幀的特性。

　　- 列名稱應為非空。

　　- 行名稱應該是唯一的。

　　- 存儲在數據幀中的數據可以是數字，因子或字符類型。

　　- 每個列應包含相同數量的數據項。

　　創建數據幀

　　# 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)

　　當我們執行上面的代碼，它產生以下結果 -

　　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

　　獲取數據幀的結構

　　通過使用str()函數可以看到數據幀的結構。

　　# 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)

　　當我們執行上面的代碼，它產生以下結果 -

　　'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" ...

　　數據框中的數據摘要

　　可以通過應用summary()函數獲取數據的統計摘要和性質。

　　擴展數據幀

　　可以通過添加列和行來擴展數據幀。

　　添加列

　　只需使用新的列名稱添加列向量。

　　添加行

　　要將更多行永久添加到現有數據幀，我們需要引入與現有數據幀相同結構的新行，并使用rbind()函數。

　　在下面的示例中，我們創建一個包含新行的數據幀，并將其與現有數據幀合并以創建最終數據幀。

　　# 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

　　)無錫婦科醫院 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)

　　當我們執行上面的代碼，它產生以下結果 -

　　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

轉載于:https://blog.51cto.com/14335413/2397929

總結

以上是生活随笔為你收集整理的R语言的数据帧的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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