欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

R语言数据框中的负索引介绍

程序员文章站 2022-06-04 07:56:18
以r语言自带的mtcars数据框为例:这是原始的mtcars数据:这里只列出了前面几行数据。然后负索引mtcars[,-2:-3],得到的结果删除了第二列和第三列数据所以r语言数据框中的负索引是指删除...

以r语言自带的mtcars数据框为例:

这是原始的mtcars数据:

R语言数据框中的负索引介绍

这里只列出了前面几行数据。

然后负索引mtcars[,-2:-3],得到的结果

R语言数据框中的负索引介绍

删除了第二列和第三列数据

所以r语言数据框中的负索引是指删除数据框中对应的列(或者行)

ps:这和python里面的规则好像不太一样,python里的负索引好像是指倒数第几列(或者第几行),这里这两个软件区别还挺大的~~写个笔记提醒一下自己~

补充:r语言中的负整数索引

看代码吧~

> x<-matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),nrow = 3,ncol = 3,byrow = true)
> x
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8    9
> x[-1,]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    4    5    6
[2,]    7    8    9

这在r中称为负整数索引向量,这种索引向量指定被排除的元素而不是包括进来,因此x[-1,]表示取出矩阵x的除了第一行元素外的其他元素。

补充:r语言-基本语法、数据类型及索引

1. 基本语法

print() 、cat():打印输出

#:单行注释

if(false){code block}:多行注释

2. 数据类型

class():查看数据类型

2.1 基本数据类型

基本数据类型 示例
逻辑值(logical) 真:true、t,假:false、f
数字(numeric) 123、5
整型(integer) 2l、34l
复数(complex) 3+2i
字符(character) 'good'

2.2 向量vector

c()函数创建向量。

注意:必须保证元素类型相同,否则会默认进行类型转换。

> x <- c(1, 2)
> class(x)
[1] "numeric"
> x <- c('s')
> class(x)
[1] "character"
> x <- c(1, 2, 's')
> class(x)
[1] "character" 

2.3 列表list

列表可以包含许多不同类型的元素,如向量、函数、嵌套列表。

注意:[]与[[]]的区别。[]取出来的仍是一个列表,[[]]取出来的是本身的数据类型。

> list1 <- list(c(2,3), 21, 's', sin)  # 分别包含列表、数字、字符、函数
> class(list1)
[1] "list"
> list1[1] # 取出来的仍是一个列表
[[1]]
[1] 2 3
> list1[[1]] # 取出来的是子列表中的元素
[1] 2 3
> class(list1[1])
[1] "list"
> class(list1[[1]])
[1] "numeric"
> list1[[2]]
[1] 21
> list1[2] + 2
error in list1[2] + 2 : non-numeric argument to binary operator
> list1[[2]] + 2
[1] 23
> list1[[4]]
function (x)  .primitive("sin")
> class(list1[[4]])
[1] "function"

2.4 矩阵matrix

矩阵是二维数据集,它可以使用矩阵函数的向量输入创建。

byrow参数决定元素存放的顺序。

> m <- matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = true)
> m
     [,1] [,2] [,3]
[1,] "a"  "a"  "b" 
[2,] "c"  "b"  "a" 
> m[,1] # 取出第一列数据
[1] "a" "c"
> m[1,] # 取出第一行数据
[1] "a" "a" "b"
> m[2,1] # 取出单个元素
[1] "c"

2.5 数组array

利用数组可以创建任意维度的数据。

> array1 <- array(c('green','yellow'), dim=c(3,3,2))
> array1
, , 1
     [,1]     [,2]     [,3]    
[1,] "green"  "yellow" "green" 
[2,] "yellow" "green"  "yellow"
[3,] "green"  "yellow" "green" 
, , 2
     [,1]     [,2]     [,3]    
[1,] "yellow" "green"  "yellow"
[2,] "green"  "yellow" "green" 
[3,] "yellow" "green"  "yellow"

2.6 因子factor

因子是使用向量创建的对象。它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签是字符类型。 它们在统计建模中非常有用。

使用factor()函数创建因子。nlevels函数给出级别计数。

> apple_colors <- c('green','green','yellow','red','red','red','green')
> factor_apple <- factor(apple_colors)
> factor_apple
[1] green  green  yellow red    red    red    green 
levels: green red yellow
> nlevels(factor_apple)
[1] 3

2.7 数据框data frame

表格数据对象。每列可以包含不同的数据类型。 第一列可以是数字,而第二列可以是字符,第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。

使用data.frame()函数创建数据框。

# 创建数据框,表格对象
> bmi <- data.frame(
     gender = c("male", "male","female"), 
     height = c(152, 171.5, 165), 
     weight = c(81,93, 78),
     age = c(42,38,26)
 )
 
> bmi
  gender height weight age
1   male  152.0     81  42
2   male  171.5     93  38
3 female  165.0     78  26
# 获取第二列
> bmi[2]
  height
1  152.0
2  171.5
3  165.0
# 获取第一行
> bmi[1,]
  gender height weight age
1   male    152     81  42
# 获取第一列数据,类型为dataframe
> bmi[1]
  gender
1   male
2   male
3 female
> class(bmi[1])
[1] "data.frame"
# 获取第一列,并将其转换为factor类型
> bmi[,1]
[1] male   male   female
levels: female male
# 获取第一个元素,转换为factor类型
> bmi[1,1]
[1] male
levels: female male
# 获取第二列,不改变数据类型
> bmi[2]
  height
1  152.0
2  171.5
3  165.0
# 获取第二列,改变数据类型
> bmi[,2]
[1] 152.0 171.5 165.0
# 根据列的名称获取factor类型数据
data_frame$col_name

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

相关标签: R语言 负索引