r语言datarame删除行_R语言基本命令，dataframe增删改查

基本操作：

查询变量类型(假设变量名是a)

class(a)

在R语言中：

T 代表--> True

F 代表--> False

与、或运算符

读取：

读取csv文件到dataframe(字符串不当作factor类型来处理，csv的na不作处理，不当成NaN对待，原封不动字符串)

df1

读取系统库内数据

df1

选取行(与一般语言不同，R语言第一行是从序号1开始，而不是序号0)：

df1[1:4,]

选取列(假设选取2、3、4列)

df1[,2:4]

按照列名选取

df1[1:3,c("Sepal.Length", "Sepal.Width")]

把相应条件的列选取出来：

df1[df1$Sepal.Length > 7, ]

df1[df1$Sepal.Length > 7 & df1$Sepal.Width < 3, ]

对某列数据结构转换：

df1$Species = as.character(df1$Species)

# 如果不对字符串列进行转换，或者读取csv的时候字符串读成了factor，会报warning

# Warning message:

# In `[

条件查找并遍历：

for (i in which(df$Sepal.Length > 7)){

print(df[i,])

}

对行或列进行apply操作：

1是行，2是列

apply(df, 1, function(x){x} )

对df进行groupby操作，并对每个group应用函数：

by(df, list(df$Species), FUN=function(x){

# do something

})

应用包library(dplyr)后的功能：

要重命名列的话

df1

创建新列：

df %>% mutate(tmp="tmp")

mutate(df, tmp="tmp")

join操作：(两个df有不一样的列时，by部分可以填写=表达式。最后剩下左边这一列)

left_join(df1, df2, by=c("dfcol1"="dfcol2", "dfs.sef", "wef.wef"))

lapply操作(对list的apply操作，例如查看列名和类型)

ll

for(i in ll){

print(i)

}

技巧性特殊操作：

c("a", "b", "c") %in% c("a", "b")

[1] TRUE TRUE FALSE