R里的逻辑索引

最新推荐文章于 2023-12-29 14:24:12 发布
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本文通过两个实例展示了如何使用R语言进行变量的二值化处理，即根据某个阈值将连续变量转换为二分类变量。首先利用`ISLR`包中的`Auto`数据集，将`mpg`变量基于其中位数转换为二分类变量；其次，根据预测概率大于0.5的原则，将预测结果转换为二分类形式，并与测试集中二分类`mpg`变量对比计算准确率。 
#实例1
library(ISLR)
attach(Auto)
mpg01 = rep(0, length(mpg))
# mpg>median(mpg)会产生和length(mpg)相同长度的true/false
# 然后当做索引
mpg01[mpg>median(mpg)] = 1
Auto = data.frame(Auto, mpg01)
detach(Auto)

#实例2
glm.pred = rep(0, length(glm.probs))
# glm.probs > 0.5也是返回等长度的TRUE、FALSE
glm.pred[glm.probs > 0.5] = 1
mean(glm.pred != test$mpg01)

 

R语言数据结构索引、使用数值索引或者布尔向量索引向量数据或者data.frame数据、获取data.frame中指定列的数据（获取多个列数据）
statistics+insight+vista+power
05-13 243
R语言数据结构索引、使用数值索引或者布尔向量索引向量数据或者data.frame数据、获取data.frame中指定列的数据（获取多个列数据）
多维索引（数值索引、逻辑索引） 之 numpy与R语言比较
lyghe的专栏
05-22 2159
>>> import numpy as np >>> a = np.arange(12).reshape(3,4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> b1 = np.array([Fals...
R语言 | 数据索引
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01-19 7032
索引即提取/查询数据集中想要的数据，与Python类似，R语言提供位置索引与名称索引两种索引体系。由于数据索引是基于数据容器，因此建议先阅读R语言数据类型与数据容器，再阅读本篇。 本人的知乎|简书|优快云|微信公众号PurePlay 会同步更新量化金融与R干货。 目录 1. 位置索引   1.1 正整数   1.2 负整数   1.3 零   1.4 空格   1.5 逻辑值 2. 名称索引...
R语言函数索引
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10-10 714
R语言函数索引 　　在学习R语言的途中，发现函数太多实在不好记。所以，本文记录下学习期间遇到的函数，做一个备忘，索引，方便查看函数的大致用途！学到什麽就更新什麽！ str() 紧凑的显示R对象的内部结构生成随机变量 rpois() 泊松随机变量d 正态分布pnorm() 估计累计分布qnorml() 估计分位数summary()set.seed() 随机数字成成器种子，可以用来生成完全...
R语言学习笔记（6）--《R语言入门》（运算符、下标、数据编辑器、矩阵计算）
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01-26 2398
运算符： %% 求模； %/%整除； != 不等于； ==等于； !=非； 表达式0<x<1 运算过程是：以x = 0.5为例，先判断x>0,结果为TRUE；再进行TRUE<1的判断，此时逻辑型变量转换为数值型变量，即判断1<1，结果为FALSE。 该表达式在R中不是合法的。 需要写成x>0 && x<1. 使用?Syntax可以查看符号...
R语言向量索引
Christal09的博客
09-09 2069
R语言向量索引
R语言向量vector数据类型元素索引、访问：使用逻辑表示式筛选向量中符合条件的元素
omhdxgb的博客
03-15 1102
R语言向量vector数据类型元素索引、访问：使用逻辑表示式筛选向量中符合条件的元素
MATLAB中的逻辑索引与数组索引
Scut_Aspen的专栏
12-11 1万+
常见矩阵元素索引方法矩阵作为MATLAB中的基本单位，灵活地实现对其元素的索引是有效处理矩阵的必要基础。显然地，MATLAB也的确提供了很多的矩阵元素索引方法12。常见的矩阵元素索引方法分别如下所示：逻辑索引逻辑索引通过使用元素为0或1的逻辑矩阵来索引矩阵a中的元素，因此它们的维数必须相同。具体例子如下：>> a = [1:3;4:6;7:9] a = 1 2 3
index_sizematches_r​ows:用于： 简单的逻辑索引到复杂的结构化数组-matlab开发
06-01
`index_sizematches_rows`函数的核心概念在于“逻辑索引”，这是一种利用布尔数组来选取数组中特定元素的方法。在这个函数中，逻辑索引被用来检查结构化数组的每个字段（包括子字段）的行数是否与指定的索引数组的...
R语言【base】——which()：给出逻辑对象的 TRUE 索引，允许使用数组索引。
whitedrogen的博客
12-29 1088
参数【x】：逻辑向量或数组。允许省略 NA（视作 FALSE）。参数【arr.ind】：逻辑；当参数【x】是一个数组时，是否应返回数组索引？除了单个真值外，其他任何值都会被视为假值。参数【ind】：整数值索引向量，由 which(x) 得出。参数【.dim】：dim(.) 整数向量。参数【.dimnames】：可选的字符列表 dimnames(.)。如果参数【useNames】为 TRUE，则用于为 arrayInd() 构造 dimnames（因此，which(*, arr.ind=TRUE)）。参数【u
R树空间索引详解
06-11
R-Tree: Spatial Representation on a Dynamic-Index Structure
MySQL索引类型
FDXCG_X的博客
05-15 169
1.索引类型 - 从索引存储结构来分：B Tree索引, Hash索引,FULLTEXT全文索引，R Tree索引 - 从应用层划分：普通索引，主键索引，唯一索引，复合索引 - 从索引键值类型划分：主键索引,辅助索引（二级索引） - 从数据存储和索引键值逻辑关系划分：聚簇索引、非聚簇索引 1.1.普通索引：基于普通字段创建的索引，没有任何限制 创建普通索引的方式如下： - CREATE INDEX<索引的名字> ON tablename(字段名)； - ALTER TABLE t
R语言数据处理 之 创建新变量
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初步的数据处理，通常要创建新的变量。其实，创建新变量可以： 避开未经处理的数据未有所需数据的难处； 变换一些已有数据，以更好的为下一步分析作准备； 而常创建的新变量有：  缺失值指针 (Missingness indicators) ：指出在哪些地方有数据缺失  分段数值型数据 ("Cutting Up" quantitative variables)：数值型变量对应一些特定值划分而成的因...
R语言中的数据筛选索引
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data_select Xiaojia Zhang R中数据筛选方法综述 利用整数下标形式索引 x=c(1:10) x ##  [1] 1  2  3 4  5  6 7  8  9 10 x[4] ## [1] 4 x[1:3] ## [1] 1 2 3 x[-3] ## [1]  1 2  4  5 6  7  8  9 10 x[-c(1:3)] ## [1] 
R语言进阶 | 系统解析向量索引
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在上一篇推文《R语言进阶 | 广义向量与属性解析》中，我们详细介绍了R语言中的各种（广义）向量及其内在关联。那么当我们创建了一个向量后，我们如何进行数据索引以便于显示或赋值呢？ R语言中的数据索引是非常快速且强大的，熟练掌握后将有效地提高数据分析的效率。如果你要熟练掌握R中的数据索引，务必先内化以下几个概念： 数据索引其实包括三部分：被索引对象 (object) 、索引操作符 (operators) 和索引值 (index)。比如提取向量a的部分内容：a[1:3]，其中a是被索引对象；[]是索引操作符；
R语言-基本语法、数据类型及索引
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1. 基本语法 print() ：打印输出 #：单行注释 if(FALSE){code block}：多行注释 2. 数据类型 2.1 基本数据类型 基本数据类型 示例 逻辑值(logical) TRUE、T、FALSE、F 数字(numeric) 123、5 整型(integer) 2L、34L 复数(complex) 3+2i 字符(character) 'go...
R语言-查找满足条件的数并获取索引
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1、在R语言中，怎样找到满足条件的数呢？ 比如给定一个向量c2。要求找到数值大于0的数： &gt; c2  [1] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 0.09 0.20 0.09 0.08 0.14 0.14 0.23 [15] 0.08 0.06 0.12 0.20 0.14 0.11 0.20 0.14 0.17 0.15 0.18 0.15...
地理空间搜索 -＞R树索引
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1、传统暴力求解方法的局限性。 在地理空间搜索这块，我们会常常遇到一个问题，假设我们知道了一个地点经纬度信息，我们如何检索它附近10km以内的所有的点，假设我们是用关系数据库mysql来存放的，数据库里大概有40万条数据。我们能够直觉想到的是利用球面距离公式，直接求解该地点与所有地点的距离，然后根据计算结果再进行筛选，这时候我们发现该方法的复杂度为要执行40万 * 距离函数，随着数据库地点数据的增加，该距离计算复杂度也会线性增长，我们知道，在球面距离计算公式里面有sin()、cos()、sqrt
R语言 获取data 行索引和列索引
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<think>好的，用户的问题是关于如何在R语言中获取data对象的行索引和列索引。首先，我需要确认用户指的是哪种数据结构。R语言中常见的数据结构有data.frame和data.table，可能还有普通的矩阵matrix。不同的数据结构可能有不同的索引方法。 根据用户提供的引用资料，引用[2]和[3]提到了DataFrame的数值索引，引用[1]和[4]讨论了data.table的列索引。这说明用户可能同时需要这两种数据结构的索引方法。不过用户的问题中提到了“data对象”，这可能指的是data.frame或者data.table，但需要明确区分。 首先，处理行索引。对于data.frame，默认的行索引是行号，从1开始，但用户可能想获取的是行名（rownames）。比如，如果数据有自定义的行名，rownames(df)会返回这些名称。如果没有设置，则是字符型的"1", "2"等。而data.table通常不使用行名，所以可能需要用行号来作为索引。 然后是列索引。对于data.frame，引用[2]和[3]提到可以使用数值索引，比如df[,1]获取第一列。而列名可以通过colnames(df)获取。对于data.table，引用[4]中的示例显示可以用列名或列索引来选择列，但需要注意data.table的语法不同，比如data[, .(column_name)]或者data[, column_index, with=FALSE]，不过新版本的data.table可能支持更简洁的方式。 接下来，用户可能需要示例代码。需要分别展示data.frame和data.table的情况，特别是行和列索引的获取方法。比如，对于data.frame，使用rownames()和colnames()，以及如何用数值索引访问列。对于data.table，可能需要使用特殊的语法，如使用..前缀或者with=FALSE参数来选择列，或者直接使用列名。 另外，需要注意用户可能混淆了行索引和行号。行号是自然数顺序，而行索引可能指的是行名，尤其是当数据有自定义行名时。需要明确说明这一点，避免用户误解。 还要考虑用户的实际应用场景。例如，他们可能需要遍历行或列，或者在处理大数据时使用data.table的高效方法。因此，示例代码应该涵盖这些常见用例，并指出不同方法的适用情况，比如使用.N或.SD符号在data.table中处理行。 最后，需要验证示例代码的正确性，确保在R环境中能够运行，并且结果符合预期。比如，使用rownames(data)是否返回正确的行名，colnames(data)是否返回列名，以及如何通过数值索引访问列等。</think>在R语言中获取数据对象（data.frame/data.table）的行列索引可以通过以下方法实现： ### 一、行索引获取方法 1. **获取行名称索引**（适用于自定义行名的情况） ```r # 获取行名向量 row_names <- rownames(data) # 获取特定行名（如第3行） third_row_name <- rownames(data)[3] ``` 2. **获取数值索引**（默认从1开始的连续整数） ```r # 生成数值索引序列 numeric_index <- 1:nrow(data) ``` ### 二、列索引获取方法 1. **获取列名称索引** ```r # 获取列名向量 col_names <- colnames(data) # 获取特定列名（如第2列） second_col_name <- colnames(data)[2] ``` 2. **获取数值索引** ```r # 获取列的数值索引位置 column_index <- which(colnames(data) == "目标列名") ``` ### 三、混合索引应用示例 ```r # 创建示例数据框 df <- data.frame( ID = c(101, 102, 103), Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"), Score = c(85, 92, 78) ) rownames(df) <- c("Row1", "Row2", "Row3") # 获取行索引信息 cat("行名索引:", rownames(df), "\n") # 输出: Row1 Row2 Row3 cat("第三行名:", rownames(df)[3], "\n") # 输出: Row3 cat("数值索引:", 1:nrow(df), "\n") # 输出: 1 2 3 # 获取列索引信息 cat("列名索引:", colnames(df), "\n") # 输出: ID Name Score cat("第二列名:", colnames(df)[2], "\n") # 输出: Name cat("Score列索引:", which(colnames(df)=="Score"), "\n") # 输出: 3 # 使用索引访问数据 row2_col3 <- df[2, "Score"] # 等价于 df[2,3] ``` ### 四、data.table特殊语法 ```r library(data.table) dt <- as.data.table(df) # 获取列索引（返回字符向量） columns <- names(dt) # 通过位置索引选择列 second_col <- dt[, 2, with=FALSE] # 旧语法 second_col <- dt[, ..2] # 新语法 # 获取行索引（默认无行名） row_numbers <- 1:nrow(dt) ``` ### 五、索引高级应用 1. **条件索引**： ```r # 获取Score>80的行索引 high_scores <- which(df$Score > 80) ``` 2. **批量索引**： ```r # 选择多列 selected_cols <- df[, c(1,3)] ``` 3. **逻辑索引**： ```r # 选择Name列包含"a"的行 logical_index <- grepl("a", df$Name) filtered_data <- df[logical_index, ] ``` [^1]: 引用自data.table数据处理实战 [^2]: 来自DataFrame数值索引操作说明 [^3]: 参考DataFrame索引示例代码 [^4]: 源自data.table列索引方法文档
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