Jak filtrować wiersze w r
Często możesz być zainteresowany podzbiorem ramki danych opartym na pewnych warunkach w R. Na szczęście można to łatwo zrobić za pomocą funkcji filter() z pakietu dplyr .
library(dplyr)
W tym samouczku wyjaśniono kilka przykładów praktycznego wykorzystania tej funkcji przy użyciu wbudowanego zbioru danych dplyr zwanego starwars :
#view first six rows of starwars dataset
head(starwars)
# A tibble: 6 x 13
name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
1 Luke~ 172 77 blond fair blue 19 male Tatooine
2 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 <NA> Tatooine
3 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> Naboo
4 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male Tatooine
5 Leia~ 150 49 brown light brown 19 female Alderaan
6 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male Tatooine
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships
Przykład 1: Filtruj wiersze o określonej wartości
Poniższy kod pokazuje, jak filtrować zbiór danych pod kątem wierszy, w których zmienna „gatunek” jest równa Droid.
starwars %>% filter(species == ' Droid ')
# A tibble: 5 x 13
name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
1 C-3PO 167 75 gold yellow 112 Tatooine
2 R2-D2 96 32 white, bl~ red 33 Naboo
3 R5-D4 97 32 white, red red NA Tatooine
4 IG-88 200 140 none metal red 15 none
5 BB8 NA NA none none black NA none
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships
Widzimy, że 5 wierszy zbioru danych spełnia ten warunek, jak wskazuje #A tibble: 5 x 13 .
Przykład 2: Filtruj wiersze za pomocą „I”
Możemy również filtrować wiersze, w których gatunkiem jest Droid , a kolor oczu jest czerwony:
starwars %>% filter(species == ' Droid ' & eye_color == ' red ') # A tibble: 3 x 13 name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld 1 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> Naboo 2 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA <NA> Tatooine 3 IG-88 200 140 none metal red 15 none <NA> # ... with 4 more variables: species , films , vehicles , # starships
Widzimy, że 3 wiersze w zbiorze danych spełniają ten warunek.
Przykład 3: Filtruj wiersze za pomocą „Or”
Możemy także filtrować wiersze, w których gatunkiem jest Droid lub kolor oczu jest czerwony:
starwars %>% filter(species == ' Droid ' | eye_color == ' red ') # A tibble: 7 x 13 name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld 1 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 <NA> Tatooine 2 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> Naboo 3 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA <NA> Tatooine 4 IG-88 200 140 none metal red 15 none <NA> 5 Bossk 190 113 none green red 53 male Trandosha 6 Nute~ 191 90 none mottled g~ red NA male Cato Nei~ 7 BB8 NA NA none none black NA none <NA> # ... with 4 more variables: species , films , vehicles , # starships
Widzimy, że 7 wierszy w zbiorze danych spełnia ten warunek.
Przykład 4: Filtruj wiersze z wartościami na liście
Możemy także filtrować wiersze, w których kolor oczu pojawia się na liście kolorów:
starwars %>% filter(eye_color %in% c(' blue ', ' yellow ', ' red ')) # A tibble: 35 x 13 name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender 1 Luke~ 172 77 blond fair blue 19 male 2 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 <NA> 3 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> 4 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male 5 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male 6 Beru~ 165 75 brown light blue 47 female 7 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA <NA> 8 Anak~ 188 84 blond fair blue 41.9 male 9 Wilh~ 180 NA auburn, g~ fair blue 64 male 10 Chew~ 228 112 brown unknown blue 200 male # ... with 25 more rows, and 5 more variables: homeworld, species, # films, vehicles, starships
Widzimy, że 35 wierszy w zbiorze danych miało kolor oczu niebieski, żółty lub czerwony.
Powiązane: Jak używać operatora %in% w R (z przykładami)
Przykład 5: Filtruj wiersze, używając wartości mniejszej niż lub większej niż
Możemy także filtrować wiersze za pomocą operacji „mniej niż” lub „większe niż” na zmiennych numerycznych:
#find rows where height is greater than 250 starwars %>% filter(height > 250) # A tibble: 1 x 13 name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld 1 Yara~ 264 NA none white yellow NA male Quermia # ... with 4 more variables: species , films , vehicles , # starships #find rows where height is between 200 and 220 starwars %>% filter(height > 200 & height < 220) # A tibble: 5 x 13 name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld 1 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male Tatooine 2 Rugo~ 206 NA none green orange NA male Naboo 3 Taun~ 213 NA none gray black NA female Kamino 4 Grie~ 216 159 none brown, wh~ green, y~ NA male Kalee 5 Tion~ 206 80 none gray black NA male Utapau # ... with 4 more variables: species , films , vehicles , # starships #find rows where height is above the average height starwars %>% filter(height > mean (height, na.rm = TRUE )) # A tibble: 51 x 13 name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender 1 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male 2 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male 3 Bigg~ 183 84 black light brown 24 male 4 Obi-~ 182 77 auburn, w~ fair blue-gray 57 male 5 Anak~ 188 84 blond fair blue 41.9 male 6 Wilh~ 180 NA auburn, g~ fair blue 64 male 7 Chew~ 228 112 brown unknown blue 200 male 8 Han ~ 180 80 brown fair brown 29 male 9 Jabb~ 175 1358 <NA> green-tan~ orange 600 herma~ 10 Jek ~ 180 110 brown fair blue NA male # ... with 41 more rows, and 5 more variables: homeworld, species, # films, vehicles, starships
Pełną dokumentację funkcji filter() znajdziesz tutaj .