如何在 r 中打印 tibble 的所有行

tibble是 R 中的数据帧，它具有改进的打印方法，仅显示数据帧的前 10 行。这使得处理大数据变得更加容易，并防止 R 尝试显示数据框中的每一行。

例如，考虑以下具有 80 行和 2 列的 tibble：

 #load dplyr
library(dplyr)

#make this example reproducible
set.seed(1)

#create tibble
data <- tibble(a = rnorm(80),
               b = rnorm(80))

#view tibble
data

# A tibble: 80 x 2
        ab
      
 1 -0.626 -0.569
 2 0.184 -0.135
 3 -0.836 1.18 
 4 1.60 -1.52 
 5 0.330 0.594
 6 -0.820 0.333
 7 0.487 1.06 
 8 0.738 -0.304
 9 0.576 0.370
10 -0.305 0.267
# ... with 70 more rows

当我们在 R 中输入 tibble 名称时，默认情况下它只会显示前 10 行。但是，这告诉我们还有70 行未显示。

但在某些情况下，您可能希望看到超过 10 行的小标题。

注意：如果您是 tibbles 新手，最好从R for Data Science的tibbles 章节开始。

从 Tibble 打印特定行数

您可以通过在print()函数中指定数字来打印 tibble 的特定行数：

 #print first 20 rows of tibble
print(data, n= 20 )

# A tibble: 80 x 2
         ab
       
 1 -0.626 -0.569
 2 0.184 -0.135
 3 -0.836 1.18 
 4 1.60 -1.52 
 5 0.330 0.594
 6 -0.820 0.333
 7 0.487 1.06 
 8 0.738 -0.304
 9 0.576 0.370
10 -0.305 0.267
11 1.51 -0.543
12 0.390 1.21 
13 -0.621 1.16 
14 -2.21 0.700
15 1.12 1.59 
16 -0.0449 0.558
17 -0.0162 -1.28 
18 0.944 -0.573
19 0.821 -1.22 
20 0.594 -0.473
# ... with 60 more rows

您还可以使用管道运算符来实现相同的结果：

 #print first 20 rows of tibble
data %>% print(n= 20 )

# A tibble: 80 x 2
         ab
       
 1 -0.626 -0.569
 2 0.184 -0.135
 3 -0.836 1.18 
 4 1.60 -1.52 
 5 0.330 0.594
 6 -0.820 0.333
 7 0.487 1.06 
 8 0.738 -0.304
 9 0.576 0.370
10 -0.305 0.267
11 1.51 -0.543
12 0.390 1.21 
13 -0.621 1.16 
14 -2.21 0.700
15 1.12 1.59 
16 -0.0449 0.558
17 -0.0162 -1.28 
18 0.944 -0.573
19 0.821 -1.22 
20 0.594 -0.473
# ... with 60 more rows

打印 Tible 的所有行

您可以通过指定n = Inf来打印 tibble 的每一行：

 #print all rows of tibble
data %>% print(n= Inf )

# A tibble: 80 x 2
          ab
         
 1 -0.626 -0.569 
 2 0.184 -0.135 
 3 -0.836 1.18  
 4 1.60 -1.52  
 5 0.330 0.594 
 6 -0.820 0.333 
 7 0.487 1.06  
 8 0.738 -0.304 
 9 0.576 0.370 
10 -0.305 0.267 
11 1.51 -0.543 
12 0.390 1.21  
13 -0.621 1.16  
14 -2.21 0.700 
15 1.12 1.59  
16 -0.0449 0.558 
17 -0.0162 -1.28  
18 0.944 -0.573 
19 0.821 -1.22  
20 0.594 -0.473 
21 0.919 -0.620 
22 0.782 0.0421
23 0.0746 -0.911 
24 -1.99 0.158 
25 0.620 -0.655 
26 -0.0561 1.77  
27 -0.156 0.717 
28 -1.47 0.910 
29 -0.478 0.384 
30 0.418 1.68  
31 1.36 -0.636 
32 -0.103 -0.462 
33 0.388 1.43  
34 -0.0538 -0.651 
35 -1.38 -0.207 
36 -0.415 -0.393 
37 -0.394 -0.320 
38 -0.0593 -0.279 
39 1.10 0.494 
40 0.763 -0.177 
41 -0.165 -0.506 
42 -0.253 1.34  
43 0.697 -0.215 
44 0.557 -0.180 
45 -0.689 -0.100 
46 -0.707 0.713 
47 0.365 -0.0736
48 0.769 -0.0376
49 -0.112 -0.682 
50 0.881 -0.324 
51 0.398 0.0602
52 -0.612 -0.589 
53 0.341 0.531 
54 -1.13 -1.52  
55 1.43 0.307 
56 1.98 -1.54  
57 -0.367 -0.301 
58 -1.04 -0.528 
59 0.570 -0.652 
60 -0.135 -0.0569
61 2.40 -1.91  
62 -0.0392 1.18  
63 0.690 -1.66  
64 0.0280 -0.464 
65 -0.743 -1.12  
66 0.189 -0.751 
67 -1.80 2.09  
68 1.47 0.0174
69 0.153 -1.29  
70 2.17 -1.64  
71 0.476 0.450 
72 -0.710 -0.0186
73 0.611 -0.318 
74 -0.934 -0.929 
75 -1.25 -1.49  
76 0.291 -1.08  
77 -0.443 1.00  
78 0.00111 -0.621 
79 0.0743 -1.38  
80 -0.590 1.87

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