R'deki satırlar nasıl filtrelenir

Çoğunlukla R’deki belirli koşullara dayalı bir veri çerçevesinin alt kümesi ilginizi çekebilir. Neyse ki bunu dplyr paketindeki filter() işlevini kullanarak yapmak kolaydır.

 library(dplyr)

Bu eğitimde, starwars adı verilen yerleşik dplyr veri kümesini kullanarak bu özelliğin pratik olarak nasıl kullanılacağına ilişkin birkaç örnek açıklanmaktadır:

 #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 

Örnek 1: Belirli bir değere eşit satırları filtreleme

Aşağıdaki kod, “tür” değişkeninin Droid’e eşit olduğu satırlar için veri kümesinin nasıl filtreleneceğini gösterir.

 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 

#A tibble: 5 x 13 ile belirtildiği gibi veri kümesinin 5 satırının bu koşulu karşıladığını görebiliriz.

Örnek 2: Satırları “Ve” Kullanarak Filtreleme

Türün Droid olduğu ve göz renginin kırmızı olduğu satırları da filtreleyebiliriz:

 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 

Veri setinde 3 satırın bu koşulu sağladığını görüyoruz.

Örnek 3: Satırları “Or” Kullanarak Filtreleme

Türün Droid olduğu veya göz renginin kırmızı olduğu satırları da filtreleyebiliriz:

 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  

Veri setinde 7 satırın bu koşulu sağladığını görüyoruz.

Örnek 4: Listedeki değerleri içeren satırları filtreleme

Ayrıca renk listesinde göz renginin göründüğü satırları da filtreleyebiliriz:

 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  

Veri setindeki 35 satırın mavi, sarı veya kırmızı göz rengine sahip olduğunu görebiliyoruz.

İlgili: R’de %in% Operatörü Nasıl Kullanılır (Örneklerle)

Örnek 5: Küçüktür veya büyüktür kullanarak satırları filtreleme

Sayısal değişkenler üzerindeki küçüktür veya büyüktür işlemlerini kullanarak da satırları filtreleyebiliriz:

 #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

Filter() işlevine ilişkin tüm belgeleri burada bulabilirsiniz.