<\/p>\n
Met de operator %in%<\/strong> in R kunt u bepalen of een element wel of niet tot een vector- of dataframe behoort.<\/span><\/p>\n Deze zelfstudie biedt drie voorbeelden van het gebruik van deze functie in verschillende scenario’s.<\/span><\/p>\n We kunnen de operator %in%<\/strong> gebruiken om te bepalen hoeveel elementen van een vector tot een andere vector behoren:<\/span><\/p>\n We kunnen zien dat de waarden 3<\/strong> en 5<\/strong> de enige elementen zijn van de vector met het label data2<\/em> die zich in de vector met het label data1<\/em> bevinden.<\/span><\/p>\n We kunnen ook de operator %in%<\/strong> gebruiken om rijen in een dataframe te filteren die bepaalde waarden bevatten:<\/span><\/p>\n We kunnen ook de operator %in%<\/strong> gebruiken om nieuwe dataframekolommen te maken.<\/span><\/p>\n De volgende code laat bijvoorbeeld zien hoe u een nieuwe kolom maakt met de naam divisie<\/em> , waarin teams „A“ en „C“ als „Oost“ en teams „B“ als „West“ worden geplaatst:<\/span><\/p>\n Hoe twee kolommen te combineren tot \u00e9\u00e9n in R<\/a> Met de operator %in% in R kunt u bepalen of een element wel of niet tot een vector- of dataframe behoort. Deze zelfstudie biedt drie voorbeelden van het gebruik van deze functie in verschillende scenario’s. Voorbeeld 1: %in% gebruiken met vectoren We kunnen de operator %in% gebruiken om te bepalen hoeveel elementen van een vector […]<\/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":[],"class_list":["post-1140","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Voorbeeld 1: %in% gebruiken met vectoren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define two vectors of data<\/span>\ndata1 <- c(3, 5, 7, 7, 14, 19, 22, 25)\n\ndata2 <- c(1, 2, 3, 4, 5)\n\n#produce new vector that contains elements of data1 that are in data2\n<\/span>data1[data1 %in%<\/span> data2]\n\n[1] 3 5\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: Gebruik %in% om dataframes te filteren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data frame<\/span>\ndf <- data.frame(team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'),\n points=c(67, 72, 77, 89, 84, 97),\n assists=c(14, 16, 12, 22, 25, 20))\n\n#view data frame<\/span>\ndf\n\n team points assists\n1 A 67 14\n2 A 72 16\n3 B 77 12\n4 B 89 22\n5 B 84 25\n6 C 97 20\n\n#produce new data frame that only contains rows where team is 'B'\n<\/span>df_new <- df[df$team %in%<\/span> c(' B<\/span> '), ]\ndf_new\n\n team points assists\n3 B 77 12\n4 B 89 22\n5 B 84 25\n\n#produce new data frame that only contains rows where team is 'B' or 'C'\n<\/span>df_new2 <- df[df$team %in%<\/span> c(' B<\/span> ', ' C<\/span> '), ]\ndf_new2\n\n team points assists\n3 B 77 12\n4 B 89 22\n5 B 84 25\n6 C 97 20\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 3: Gebruik %in% om dataframekolommen te maken<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#define data frame<\/span>\ndf <- data.frame(team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'),\n points=c(67, 72, 77, 89, 84, 97),\n assists=c(14, 16, 12, 22, 25, 20))\n\n#view data frame<\/span>\ndf\n\n team points assists\n1 A 67 14\n2 A 72 16\n3 B 77 12\n4 B 89 22\n5 B 84 25\n6 C 97 20\n\n#create new column called division<\/em>\n<\/span>df$division = if_else<\/span> (df$team %in%<\/span> c(' A<\/span> ', ' C<\/span> '), ' East<\/span> ', ' West<\/span> ')\ndf\n\n team points assists division\n1 A 67 14 East\n2 A 72 16 East\n3 B 77 12 West\n4 B 89 22 West\n5 B 84 25 West\n6 C 97 20 East<\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Rijen toevoegen aan een dataframe in R<\/a>
Hoe twee kolommen in R te vergelijken<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"