极客教程R语言 子集
在R编程语言中，子集允许用户从一个对象中访问元素。它根据提供的条件，从对象中取出一部分。在R编程中，有4种子集的方法。每种方法都取决于用户的实用性和对象的类型。例如，如果有一个有许多列的数据框架，如州、国家和人口，假设用户想从中提取州，那么子集被用来做这个操作。在这篇文章中，让我们讨论一下R编程中不同类型的子集的实现。
R – 子集
方法1：使用[]运算符在R中进行子集处理
使用'[]'操作符，可以访问数据框架中的向量和观察值的元素。为了忽略一些索引，’-‘被用来访问向量或数据框的所有其他索引。
例1 :
在这个例子中，让我们创建一个向量并使用[]操作符进行子集。
# Create vector
x <- 1:15
# Print vector
cat("Original vector: ", x, "\n")
# Subsetting vector
cat("First 5 values of vector: ", x[1:5], "\n")
cat("Without values present at index 1, 2 and 3: ",
x[-c(1, 2, 3)], "\n")
R
输出
Original vector: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
First 5 values of vector: 1 2 3 4 5
Without values present at index 1, 2 and 3: 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
R
例2 :
在这个例子中，让我们使用R基础包中的MTCars数据框进行子集。
# Dataset
cat("Original dataset: \n")
print(mtcars)
# Subsetting data frame
cat("HP values of all cars:\n")
print(mtcars['hp'])
# First 10 cars
cat("Without mpg and cyl column:\n")
print(mtcars[1:10, -c(1, 2)])
R
输出
Original dataset:
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
HP values of all cars:
hp
Mazda RX4 110
Mazda RX4 Wag 110
Datsun 710 93
Hornet 4 Drive 110
Hornet Sportabout 175
Valiant 105
Duster 360 245
Merc 240D 62
Merc 230 95
Merc 280 123
Merc 280C 123
Merc 450SE 180
Merc 450SL 180
Merc 450SLC 180
Cadillac Fleetwood 205
Lincoln Continental 215
Chrysler Imperial 230
Fiat 128 66
Honda Civic 52
Toyota Corolla 65
Toyota Corona 97
Dodge Challenger 150
AMC Javelin 150
Camaro Z28 245
Pontiac Firebird 175
Fiat X1-9 66
Porsche 914-2 91
Lotus Europa 113
Ford Pantera L 264
Ferrari Dino 175
Maserati Bora 335
Volvo 142E 109
Without mpg and cyl column:
disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
R
方法2：使用[[]]在R中进行子集处理操作符
[[]] 操作符用于列表对象的子集。这个操作符与[]操作符相同，唯一的区别是[[]]只选择一个元素，而[]操作符在一个命令中可以选择多个元素。
例 1: 在这个例子中, 让我们创建一个列表并使用[[]]操作符选择元素.
# Create list
ls <- list(a = 1, b = 2, c = 10, d = 20)
# Print list
cat("Original List: \n")
print(ls)
# Select first element of list
cat("First element of list: ", ls[[1]], "\n")
R
输出
Original List:
a
[1] 1b
[1] 2
c
[1] 10d
[1] 20
First element of list: 1 R
例2： 在这个例子中，让我们创建一个列表并使用 c() 函数递归选择元素。
# Create list
z <- list(a = list(x = 1, y = "GFG"), b = 1:10)
# Print list
cat("Original list:\n")
print(z)
# Print GFG using c() function
cat("Using c() function:\n")
print(z[[c(1, 2)]])
# Print GFG using only [[]] operator
cat("Using [[]] operator:\n")
print(z[[1]][[2]])
R
输出
Original list:
aax
[1] 1ay
[1] "GFG"b
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Using c() function:
[1] "GFG"
Using [[]] operator:
[1] "GFG"
R
方法3：在R中使用$运算符进行子集处理
$运算符可用于R中的列表和数据框。与[]运算符不同，它一次只选择一个观察值。它可以用来访问命名列表中的一个元素或数据框架中的一列。$运算符只适用于递归对象或列表类对象。
例1： 在这个例子中，让我们创建一个命名的列表，并使用$运算符访问其中的元素
# Create list
ls <- list(a = 1, b = 2, c = "Hello", d = "GFG")
# Print list
cat("Original list:\n")
print(ls)
# Print "GFG" using operator
cat("Using operator:\n")
print(ls$d)
R
输出
Original list:
a
[1] 1b
[1] 2
c
[1] "Hello"d
[1] "GFG"
Using $ operator:
[1] "GFG"
R
例2： 在这个例子中，让我们使用mtcars数据框架，用$操作符选择一个特定的列。
# Dataset
cat("Original data frame:\n")
print(mtcars)
# Access hp column
cat("Using operator:\n")
print(mtcarshp)
R
输出
Original data frame:
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
Using $ operator:
[1] 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 123 180 180 180 205 215 230 66 52
[20] 65 97 150 150 245 175 66 91 113 264 175 335 109
R
方法4：使用subset()函数在R中进行子集处理
R编程中的 subset() 函数用于根据参数中提供的条件，创建一个向量、矩阵或数据帧的子集。
语法： subset(x, subset, select)
参数
- x： 表示对象
- subset： 表示逻辑表达式，必须在此基础上进行子集。
- select： 表示要选择的列
例1： 在这个例子中，让我们使用R基础包中的空气质量数据框架，并选择温度<65的月份。
# Subsetting
airq <- subset(airquality, Temp < 65,
select = c(Month))
# Print subset
print(airq)
R
输出
Month
4 5
5 5
8 5
9 5
15 5
16 5
18 5
20 5
21 5
23 5
24 5
25 5
26 5
27 5
144 9
148 9
R
例2： 在这个例子中，让我们使用R基本包中的MTCars数据框，并选择5个档位和马力大于200的汽车。
# Subsetting
mtc <- subset(mtcars, gear == 5 & hp > 200,
select = c(gear, hp))
# Print subset
print(mtc)
R
输出
gear hp
Ford Pantera L 5 264
Maserati Bora 5 335
R