<\/p>\n
Aby wybra\u0107 okre\u015blone kolumny w ramce danych opartej na j\u0119zyku R, mo\u017cesz u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni:<\/span><\/p>\n Alternatywnie mo\u017cesz u\u017cy\u0107 funkcjiselect ()<\/strong> z pakietu dplyr<\/a> :<\/span><\/p>\n W przypadku wyj\u0105tkowo du\u017cych zbior\u00f3w danych zaleca si\u0119 u\u017cycie metody dplyr, poniewa\u017c funkcjaselect()<\/strong> jest zwykle szybsza ni\u017c podstawowe funkcje R.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak w praktyce wykorzysta\u0107 te dwie metody z nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0105 danych:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak wybra\u0107 okre\u015blone kolumny wed\u0142ug nazwy przy u\u017cyciu podstawy R:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak wybra\u0107 okre\u015blone kolumny wed\u0142ug indeksu przy u\u017cyciu podstawy R:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak wybra\u0107 okre\u015blone kolumny wed\u0142ug nazwy za pomoc\u0105 dplyr:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak wybra\u0107 okre\u015blone kolumny wed\u0142ug indeksu za pomoc\u0105 dplyr:<\/span><\/p>\n Jak doda\u0107 kolumn\u0119 do ramki danych w R<\/a> Aby wybra\u0107 okre\u015blone kolumny w ramce danych opartej na j\u0119zyku R, mo\u017cesz u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni: #select columns by name df[c(’ col1 ’, ’ col2 ’, ’ col4 ’)] #select columns by index df[c(1, 2, 4)] Alternatywnie mo\u017cesz u\u017cy\u0107 funkcjiselect () z pakietu dplyr : library (dplyr) #select columns by name df %>% select(col1, col2, col4) […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1841","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n #select columns by name\n<\/span>df[c(' col1<\/span> ', ' col2<\/span> ', ' col4<\/span> ')]\n\n#select columns by index\n<\/span>df[c(1, 2, 4)]\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#select columns by name\n<\/span>df %>%\n select(col1, col2, col4)\n\n#select columns by index\n<\/span>df %>%\n select(1, 2, 4)\n<\/strong><\/pre>\n #create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (a=c(1, 3, 4, 6, 8, 9),\n b=c(7, 8, 8, 7, 13, 16),\n c=c(11, 13, 13, 18, 19, 22),\n d=c(12, 16, 18, 22, 29, 38))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n abcd\n1 1 7 11 12\n2 3 8 13 16\n3 4 8 13 18\n4 6 7 18 22\n5 8 13 19 29\n6 9 16 22 38\n<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 1: Wybierz okre\u015blone kolumny za pomoc\u0105 Base R (wed\u0142ug nazwy)<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select columns by name\n<\/span>df[c(' a<\/span> ', ' b<\/span> ', ' d<\/span> ')]\n\n abd\n1 1 7 12\n2 3 8 16\n3 4 8 18\n4 6 7 22\n5 8 13 29\n6 9 16 38\n<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 2: Wybierz okre\u015blone kolumny za pomoc\u0105 bazy R (wed\u0142ug indeksu)<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select columns by index\n<\/span>df[c(1, 2, 4)]\n\n abd\n1 1 7 12\n2 3 8 16\n3 4 8 18\n4 6 7 22\n5 8 13 29\n6 9 16 38<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 3: Wybierz okre\u015blone kolumny za pomoc\u0105 dplyr (wed\u0142ug nazwy)<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#select columns by name\n<\/span>df %>%\n select(a, b, d)\n\n abd\n1 1 7 12\n2 3 8 16\n3 4 8 18\n4 6 7 22\n5 8 13 29\n6 9 16 38<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 4: Wybierz okre\u015blone kolumny za pomoc\u0105 dplyr (wed\u0142ug indeksu)<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#select columns by index\n<\/span>df %>%\n select(1, 2, 4)\n\n abd\n1 1 7 12\n2 3 8 16\n3 4 8 18\n4 6 7 22\n5 8 13 29\n6 9 16 38<\/strong><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak iterowa\u0107 po nazwach kolumn w R<\/a>
Jak posortowa\u0107 ramk\u0119 danych wed\u0142ug kolumny w R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"