So wählen sie bestimmte spalten in r aus: mit beispielen
Sie können die folgende Syntax verwenden, um bestimmte Spalten in einem R-basierten Datenrahmen auszuwählen:
#select columns by name df[c(' col1 ', ' col2 ', ' col4 ')] #select columns by index df[c(1, 2, 4)]
Alternativ können Sie die Funktion select() aus dem dplyr- Paket verwenden:
library (dplyr) #select columns by name df %>% select(col1, col2, col4) #select columns by index df %>% select(1, 2, 4)
Für extrem große Datensätze wird die Verwendung der dplyr-Methode empfohlen, da die Funktion select() tendenziell schneller ist als Basis-R-Funktionen.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese beiden Methoden in der Praxis mit dem folgenden Datenrahmen anwenden können:
#create data frame df <- data. frame (a=c(1, 3, 4, 6, 8, 9), b=c(7, 8, 8, 7, 13, 16), c=c(11, 13, 13, 18, 19, 22), d=c(12, 16, 18, 22, 29, 38)) #view data frame df abcd 1 1 7 11 12 2 3 8 13 16 3 4 8 13 18 4 6 7 18 22 5 8 13 19 29 6 9 16 22 38
Beispiel 1: Bestimmte Spalten mit Base R (nach Namen) auswählen
Der folgende Code zeigt, wie Sie mithilfe der Basis R bestimmte Spalten nach Namen auswählen:
#select columns by name df[c(' a ', ' b ', ' d ')] abd 1 1 7 12 2 3 8 16 3 4 8 18 4 6 7 22 5 8 13 29 6 9 16 38
Beispiel 2: Bestimmte Spalten mithilfe der R-Basis auswählen (nach Index)
Der folgende Code zeigt, wie Sie mithilfe der Basis R bestimmte Spalten nach Index auswählen:
#select columns by index
df[c(1, 2, 4)]
abd
1 1 7 12
2 3 8 16
3 4 8 18
4 6 7 22
5 8 13 29
6 9 16 38
Beispiel 3: Bestimmte Spalten mit dplyr auswählen (nach Namen)
Der folgende Code zeigt, wie Sie mit dplyr bestimmte Spalten nach Namen auswählen:
library (dplyr)
#select columns by name
df %>%
select(a, b, d)
abd
1 1 7 12
2 3 8 16
3 4 8 18
4 6 7 22
5 8 13 29
6 9 16 38
Beispiel 4: Bestimmte Spalten mit dplyr auswählen (nach Index)
Der folgende Code zeigt, wie Sie mit dplyr bestimmte Spalten nach Index auswählen:
library (dplyr)
#select columns by index
df %>%
select(1, 2, 4)
abd
1 1 7 12
2 3 8 16
3 4 8 18
4 6 7 22
5 8 13 29
6 9 16 38
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