<\/p>\n
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een dataframe in R onder te verdelen:<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken met het volgende dataframe:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u een gegevensframe kunt subsetten op basis van kolomnamen:<\/span><\/p>\n We kunnen een dataframe ook onderverdelen op basis van kolomindexwaarden:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u een gegevensframe kunt subsetten door specifieke kolomnamen uit te sluiten:<\/span><\/p>\n We kunnen kolommen ook uitsluiten met behulp van indexwaarden<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u een gegevensframe kunt onderverdelen in specifieke rijen:<\/span><\/p>\n We kunnen een dataframe ook onderverdelen door een rijbereik te selecteren:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de functie subset()<\/strong> gebruikt om rijen en kolommen te selecteren die aan bepaalde voorwaarden voldoen:<\/span><\/p>\n We kunnen ook de |<\/strong> Operator (\u201cof\u201d) om rijen te selecteren die aan een van de volgende voorwaarden voldoen:<\/span><\/span><\/p>\n We kunnen ook de operator &<\/strong> (\u201cen\u201d) gebruiken om rijen te selecteren die aan meerdere voorwaarden voldoen:<\/span><\/p>\n We kunnen ook het select-argument gebruiken om alleen bepaalde kolommen te selecteren op basis van een voorwaarde:<\/span><\/p>\n Hoe rijen uit het dataframe in R te verwijderen op basis van de voorwaarde<\/a> U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een dataframe in R onder te verdelen: df[rows, columns] De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken met het volgende dataframe: #create data frame df <- data. frame (team=c(‚A‘, ‚A‘, ‚B‘, ‚B‘, ‚C‘, ‚C‘, ‚C‘), points=c(77, 81, 89, 83, 99, 92, 97), […]<\/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-1976","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n df[rows, columns]<\/strong><\/pre>\n
#create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'),\n points=c(77, 81, 89, 83, 99, 92, 97),\n assists=c(19, 22, 29, 15, 32, 39, 14))\n\n#view data frame<\/span>\ndf\n\n team points assists\n1 A 77 19\n2 A 81 22\n3 B 89 29\n4 B 83 15\n5 C 99 32\n6 C 92 39\n7 C 97 14\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 1: Gegevensframe subset door kolommen te selecteren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select all rows for columns 'team' and 'assists'\ndf[, c(' team<\/span> ', ' assists<\/span> ')]<\/span>\n<\/span>\n team assists\n1 to 19\n2 to 22\n3 B 29\n4 B 15\n5 C 32\n6 C 39\n7 C 14\n<\/strong><\/pre>\n #select all rows for columns 1 and 3\ndf[, c(1, 3)]\n<\/span><\/span>\n team assists\n1 to 19\n2 to 22\n3 B 29\n4 B 15\n5 C 32\n6 C 39\n7 C 14<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: Subsetgegevensframe exclusief kolommen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define columns to exclude\ncols <- names(df) %in%<\/span> c(' points<\/span> ')<\/span>\n\n#exclude points column<\/span>\ndf[!cols]<\/span>\n<\/span>\n team assists\n1 to 19\n2 to 22\n3 B 29\n4 B 15\n5 C 32\n6 C 39\n7 C 14\n<\/strong><\/pre>\n #exclude column 2\ndf[, c(-2)]\n<\/span><\/span>\n team assists\n1 to 19\n2 to 22\n3 B 29\n4 B 15\n5 C 32\n6 C 39\n7 C 14<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 3: Gegevensframe subset door rijen te selecteren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select rows 1, 5, and 7<\/span>\ndf[c(1, 5, 7), ]\n\n team points assists\n1 A 77 19\n5 C 99 32\n7 C 97 14<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n #select rows 1 through 5<\/span>\ndf[1:5, ]\n\n team points assists\n1 A 77 19\n2 A 81 22\n3 B 89 29\n4 B 83 15\n5 C 99 32<\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 4: Subsetgegevensframe op basis van voorwaarden<\/strong><\/h3>\n
#select rows where points is greater than 90\nsubset(df, points > 90)\n\n team points assists\n5 C 99 32\n6 C 92 39\n7 C 97 14\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #select rows where points is greater than 90 or less than 80\nsubset(df, points > 90 | points < 80)\n\n team points assists\n1 A 77 19\n5 C 99 32\n6 C 92 39\n7 C 97 14<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #select rows where points is greater than 90 and<\/em> assists is greater than 30\nsubset(df, points > 90 & assists > 30)\n\n team points assists\n5 C 99 32\n6 C 92 39<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #select rows where points is greater than 90 and only show 'team' column\nsubset(df, points > 90, select=c(' team<\/span> '))\n\n team\n5C\n6C\n7C<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe waarden in dataframe in R te vervangen<\/a>
Kolommen verwijderen uit een dataframe in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"