Dplyr を使用して r のデータ フレームに列を追加する方法
dplyr パッケージのmutate()関数を使用して、R のデータ フレームに 1 つ以上の列を追加できます。
この関数は次の基本構文を使用します。
方法 1: データ フレームの最後に列を追加する
df %>%
mutate (new_col=c(1, 3, 3, 5, 4))
方法 2: 特定の列の前に列を追加する
df %>%
mutate (new_col=c(1, 3, 3, 5, 4),
.before=col_name)
方法 3: 特定の列の後に列を追加する
df %>%
mutate (new_col=c(1, 3, 3, 5, 4),
.after=col_name)
方法 4: 他の列に基づいて列を追加する
df %>% mutate (new_col= if_else (.$col_name > 10, ' A ', ' B '))
次の例は、次のデータ フレームでこの構文を実際に使用する方法を示しています。
#create data frame df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'), points=c(12, 14, 19, 24, 24, 22, 30, 9), assists=c(4, 6, 6, 8, 3, 7, 8, 11)) #view data frame df team points assists 1 to 12 4 2 to 14 6 3 To 19 6 4 to 24 8 5 B 24 3 6 B 22 7 7 B 30 8 8 B 9 11
例 1: データ フレームの最後に列を追加する
次のコードは、データ フレームの末尾に列を追加する方法を示しています。
#add 'blocks' column at end of data frame
df <- df %>%
mutate (blocks=c(1, 3, 3, 2, 4, 3, 6, 2))
#view data frame
df
team points assists blocks
1 to 12 4 1
2 A 14 6 3
3 A 19 6 3
4 A 24 8 2
5 B 24 3 4
6 B 22 7 3
7 B 30 8 6
8 B 9 11 2
新しい列の各値に NA を割り当てるだけで、空の列を追加できることに注意してください。
#add empty column at end of data frame
df <- df %>%
mutate (blocks=NA)
#view data frame
df
team points assists blocks
1 A 12 4 NA
2 A 14 6 NA
3 A 19 6 NA
4 A 24 8 NA
5 B 24 3 NA
6 B 22 7 NA
7 B 30 8 NA
8 B 9 11 NA
例 2: 特定の列の前に列を追加する
次のコードは、データ フレーム内の特定の列の前に列を追加する方法を示しています。
#add 'blocks' column before 'points' column
df <- df %>%
mutate (blocks=c(1, 3, 3, 2, 4, 3, 6, 2),
.before=points)
#view data frame
df
team blocks points assists
1 A 1 12 4
2 to 3 14 6
3 A 3 19 6
4 A 2 24 8
5 B 4 24 3
6 B 3 22 7
7 B 6 30 8
8 B 2 9 11
例 3: 特定の列の後に列を追加する
次のコードは、データ フレーム内の特定の列の後に列を追加する方法を示しています。
#add 'blocks' column after 'points' column
df <- df %>%
mutate (blocks=c(1, 3, 3, 2, 4, 3, 6, 2),
.after=points)
#view data frame
df
team points blocks assists
1 to 12 1 4
2 A 14 3 6
3 A 19 3 6
4 A 24 2 8
5 B 24 4 3
6 B 22 3 7
7 B 30 6 8
8 B 9 2 11
例 4: 他の列に基づいて列を追加する
次のコードは、データ フレーム内の別の列に基づいて列を追加する方法を示しています。
#add 'status' column whose values depend on value in 'points' column df <- df %>% mutate (status= if_else (.$points > 20, ' Good ', ' Bad ')) #view data frame df team points assists status 1 A 12 4 Bad 2 A 14 6 Bad 3 A 19 6 Bad 4 A 24 8 Good 5 B 24 3 Good 6 B 22 7 Good 7 B 30 8 Good 8 B 9 11 Bad
追加リソース
次のチュートリアルでは、dplyr で他の一般的な機能を実行する方法を説明します。
dplyrを使用してインデックス位置に基づいて列の名前を変更する方法
dplyrを使用してインデックスによって列を選択する方法
dplyrを使用して行を削除する方法