如何在 r 中使用 ncol 函数（附示例）

您可以使用 R 中的ncol()函数来计算数据框或矩阵中的列数。

该函数使用以下基本语法：

 ncol(x)

金子：

• x ：数据框或矩阵的名称

以下示例展示了如何在不同场景下使用该功能。

示例1：使用ncol统计数据框中的列数

假设我们在 R 中有以下数据框：

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 99 33 30
2 B 90 28 28
3 C 86 31 24
4 D 88 39 24
5 E 95 34 28

我们可以使用ncol()函数来显示数据框中的总列数：

 #display number of columns in data frame
ncol(df)

[1] 4

从结果中我们可以看到数据框中总共有4列。

示例2：使用ncol统计矩阵的列数

假设我们在 R 中有以下矩阵：

 #create matrix
mat <- matrix(1:21, nrow= 3 )

#view matrix
mast

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
[1,] 1 4 7 10 13 16 19
[2,] 2 5 8 11 14 17 20
[3,] 3 6 9 12 15 18 21

我们可以使用ncol()函数来显示矩阵中的总列数：

 #display number of columns in matrix
ncol(mat)

[1] 7

从结果中我们可以看到矩阵共有7列。

实际中何时使用 ncol 函数

在实践中，当我们第一次将新数据集加载到R中时，我们经常使用ncol函数，以便我们可以快速了解数据集的大小。

此函数通常与nrow一起使用，它告诉我们给定数据集中的行数。

要快速显示数据集中的列数和行数，可以使用dim函数，该函数以列数和行数形式返回数据集的维度。

以下代码展示了如何将这些函数与 R 中的数据框一起使用：

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(33, 28, 31, 39, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))

#display number of rows
nrow(df)

[1] 5

#display number of columns
ncol(df)

[1] 4

#display dimensions
dim(df)

[1] 5 4

从结果中我们可以看到这个数据框有5行4列。

其他资源

以下教程解释了如何在 R 中执行其他常见任务：

如何在R中使用nrow函数
如何在 R 中选择特定列