<\/p>\n
Mit dplyr k\u00f6nnen Sie die folgende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Datenrahmen nach Namen auszuw\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R:<\/span><\/p>\n Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir Zeilen ausw\u00e4hlen, deren Zeilenname \u201eHawks\u201c, \u201eCavs\u201c oder \u201eHeat\u201c lautet:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass dplyr nur Zeilen zur\u00fcckgibt, deren Namen in dem Vektor enthalten sind, den wir der Funktion filter()<\/strong> bereitgestellt haben.<\/span><\/span><\/p>\n Beachten Sie au\u00dferdem, dass Sie ein Ausrufezeichen ( !<\/strong> ) verwenden k\u00f6nnen, um alle Zeilen auszuw\u00e4hlen, deren Namen nicht in<\/strong> einem Vektor enthalten sind:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass dplyr nur Zeilen zur\u00fcckgibt, deren Namen nicht in dem Vektor enthalten sind, den wir der Funktion filter()<\/strong> bereitgestellt haben.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So filtern Sie eindeutige Werte mit dplyr<\/a> Mit dplyr k\u00f6nnen Sie die folgende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Datenrahmen nach Namen auszuw\u00e4hlen: library (dplyr) #select rows by name df %>% filter(row. names (df) %in% c(‚ name1 ‚, ‚ name2 ‚, ‚ name3 ‚)) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. Beispiel: Zeilen nach Namen mit dplyr […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)\n\n#select rows by name\n<\/span>df %>%\n filter(row. names<\/span> (df) %in% c(' name1<\/span> ', ' name2<\/span> ', ' name3<\/span> '))<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Zeilen nach Namen mit dplyr ausw\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (points=c(99, 90, 86, 88, 95),\n assists=c(33, 28, 31, 39, 34),\n rebounds=c(30, 28, 24, 24, 28))\n\n#set row names\n<\/span>row. names<\/span> (df) <- c('Mavs', 'Hawks', 'Cavs', 'Lakers', 'Heat')\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n points assists rebounds\nMavs 99 33 30\nHawks 90 28 28\nCavs 86 31 24\nLakers 88 39 24\nHeat 95 34 28\n<\/strong><\/span><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#select specific rows by name\ndf %>%\n filter(row. names<\/span> (df) %in% c(' Hawks<\/span> ', ' Cavs<\/span> ', ' Heat<\/span> '))\n\n points assists rebounds\nHawks 90 28 28\nCavs 86 31 24\nHeat 95 34 28<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#select rows that do not have Hawks, Cavs, or Heat in the row name\ndf %>%\n filter(!(row. names<\/span> (df) %in% c(' Hawks<\/span> ', ' Cavs<\/span> ', ' Heat<\/span> ')))\n\n points assists rebounds\nMavs 99 33 30\nLakers 88 39 24<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So filtern Sie mit dplyr nach mehreren Bedingungen
So z\u00e4hlen Sie die Anzahl der Vorkommen in Spalten in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"