Come selezionare colonne specifiche in r: con esempi
È possibile utilizzare la seguente sintassi per selezionare colonne specifiche in un frame di dati basato su R:
#select columns by name df[c(' col1 ', ' col2 ', ' col4 ')] #select columns by index df[c(1, 2, 4)]
In alternativa, puoi utilizzare la funzione select() dal pacchetto dplyr :
library (dplyr) #select columns by name df %>% select(col1, col2, col4) #select columns by index df %>% select(1, 2, 4)
Per set di dati estremamente grandi, si consiglia di utilizzare il metodo dplyr perché la funzione select() tende ad essere più veloce delle funzioni R di base.
I seguenti esempi mostrano come utilizzare questi due metodi nella pratica con il seguente frame di dati:
#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
Esempio 1: seleziona colonne specifiche utilizzando Base R (per nome)
Il codice seguente mostra come selezionare colonne specifiche per nome utilizzando la base R:
#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
Esempio 2: selezionare colonne specifiche utilizzando R base (per indice)
Il codice seguente mostra come selezionare colonne specifiche per indice utilizzando la base R:
#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
Esempio 3: seleziona colonne specifiche utilizzando dplyr (per nome)
Il codice seguente mostra come selezionare colonne specifiche per nome utilizzando dplyr:
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
Esempio 4: seleziona colonne specifiche utilizzando dplyr (per indice)
Il codice seguente mostra come selezionare colonne specifiche per indice utilizzando dplyr:
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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