R语言 使用列名从数据框架中提取特定的列
在这篇文章中,我们将看到如何在R编程语言中使用列名从数据框架中提取特定的列。
在data.frame()中,我们必须传递dataframe_name,后面是符号和列名。向data.frame()传递dataframe_name列名的原因是,从列中提取数据后,我们必须以行和列的格式显示数据。所以我们将dataframe_name $列名传递给data.frame()。
$运算符的语法
data.frame ( dataframe_name $ column_name )
例1: 在这个例子中,我们只是用data.fram()函数创建了一个数据框,并传递了3个向量,其中包含一些数值。在
第2步中,我们在data.frame()中使用了操作符和数据框架名称。将dataframe_name列名传入data.frame()的原因是为了以数据框架格式显示提取的列。
# creating a data frame with number ,
# string and binary as column names .
df1=data.frame(number = c(1:3),
string = c("One" , "Two" , "Three") ,
Binary = c(001,010,011))
# passing column name of df1 using
# symbol to data.frame() function.
data.frame(df1number)
输出
例2: 在这个例子中,我们创建了2个向量,分别是排名和名字,里面有一些数据。将2个向量作为参数传入data.frame()函数,并将其分配给一个名为df1的变量,最后使用$操作符提取name列,并将其传入data.frame()函数,以显示数据框架格式。
# creating a vector with some values
ranking = c(1 : 3)
# creating another vector with some
# values
name = c("Mani sharma" ,
"Devi sri prasad" ,
"Thaman SS")
# passing the vectors to data.frame()
# as parameters .
df1 = data.frame(ranking,name)
# Extracting name column from df1 using
# symbol
data.frame(df1name)
输出
例3: 在这个例子中,我们创建了2个向量,分别是排名和名字,里面有一些数据。将这两个向量作为参数传入data.frame()函数。将data.frame()函数分配到一个名为df1的变量中。使用$操作符和dataframe_name来提取列名,并将其传入data.frame()函数,以数据框架格式显示提取的列名。
# creating a vector with some values
ranking = c(1 : 3)
# creating another vector with some data
name = c("Trivikram" , "RajaMouli SS" , "Puri Jagannadh")
# passing the vectors to the data.frame()
# function
df1 = data.frame(ranking,name)
# Extracting name column from df1
# using symbol and passing it to data.frame()
# as parameter .
data.frame(df1name)
输出
从数据框架中提取多列
多列提取可以通过索引来完成。
语法 : variable_name = dataframe_name [ row(s) , column(s) ]
例1: a=df[ c(1,2), c(1,2) ]
解释: 如果我们想提取多个行和列,我们可以使用c(),以行名和列名作为参数。在上面的例子中,我们从一个数据框中提取了1,2行和1,2列数据并存储到一个变量中。
例2 : b=df [ c(1,2) , c("id", "name") ]
解释: 如果我们想指定列名,可以在c()函数中给出列名作为参数。在上面的例子中,我们已经提取了1,2行的ID和name列。
例1: 首先,我们正在创建一个包含一些数据的数据框。使用索引,我们提取了多个列。在上面的例子中,我们从df1中提取了所有的行和2个名为数字和字符串的列并存储到另一个变量中。最后,打印df2。
# creating a data frame with number
# string and binary as column names .
df1=data.frame(number=c(1:3),
string=c("One" , "Two" , "Three") ,
Binary=c(001,010,011))
# extracting 1 to 3 rows of string
# and binary columns from df1
df2 = df1[c(1:3),c("string","Binary")]
# And storing the extracted data into df2
print(df2) # printing the df2
输出
例2: 首先,我们正在创建一个包含一些数据的数据框。使用索引,我们提取了多个列。在上面的例子中,我们从df1中提取了1,2行和2列名为排名和名称的数据,并将它们存储到另一个变量中。最后,打印df2。
# creating a vector with some values
ranking = c(1 : 3)
# creating another vector with
# some data
name = c("Trivikram" , "RajaMouli SS" , "Puri Jagannadh")
no_of_movies = c(15, 10, 12)
# passing the vectors to the data.frame()
# function
df1 = data.frame(ranking,name,no_of_movies)
# extracting 1,2 rows of ranking and name
# columns from df1
df2 = df1[1:2 , c("ranking","name")]
# And storing the data into a variable df2
print(df2)
输出
例3: 首先,我们用一些数据创建一个数据框。我们使用索引来提取多列数据。在上面的例子中,我们从df1中提取了所有的行和两列名为name和no_of_movies的数据并存储到另一个变量中。最后,打印出df2。
# creating a vector with some values
ranking = c(1 : 3)
# creating another vector with some values
name = c("Mani sharma" , "Devi sri prasad" , "Thaman SS")
no_of_movies=c(20, 30, 40)
# passing the vectors to data.frame()
# as parameters .
df1 = data.frame(ranking,name,no_of_movies)
# Extracting all rows of name and
# no_of_movies columns from df1
df2 = df1[, c("name", "no_of_movies")]
# And storing into a variable called df2
print(df2)
输出