R - Datenrahmen
Ein Datenrahmen ist eine Tabelle oder eine zweidimensionale Array-ähnliche Struktur, in der jede Spalte Werte einer Variablen enthält und jede Zeile einen Satz von Werten aus jeder Spalte enthält.
Es folgen die Eigenschaften eines Datenrahmens.
- Die Spaltennamen sollten nicht leer sein.
- Die Zeilennamen sollten eindeutig sein.
- Die in einem Datenrahmen gespeicherten Daten können vom numerischen Typ, vom Faktor oder vom Zeichentyp sein.
- Jede Spalte sollte die gleiche Anzahl von Datenelementen enthalten.
Datenrahmen erstellen
# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
emp_id = c (1:5),
emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),
start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
"2015-03-27")),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Print the data frame.
print(emp.data)Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt:
emp_id emp_name salary start_date
1 1 Rick 623.30 2012-01-01
2 2 Dan 515.20 2013-09-23
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11
5 5 Gary 843.25 2015-03-27Holen Sie sich die Struktur des Datenrahmens
Die Struktur des Datenrahmens kann unter Verwendung von gesehen werden str() Funktion.
# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
emp_id = c (1:5),
emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),
start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
"2015-03-27")),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Get the structure of the data frame.
str(emp.data)Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt:
'data.frame': 5 obs. of 4 variables:
$ emp_id : int 1 2 3 4 5
$ emp_name : chr "Rick" "Dan" "Michelle" "Ryan" ...
$ salary : num 623 515 611 729 843
$ start_date: Date, format: "2012-01-01" "2013-09-23" "2014-11-15" "2014-05-11" ...Zusammenfassung der Daten im Datenrahmen
Die statistische Zusammenfassung und Art der Daten kann durch Anwendung erhalten werden summary() Funktion.
# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
emp_id = c (1:5),
emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),
start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
"2015-03-27")),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Print the summary.
print(summary(emp.data))Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt:
emp_id emp_name salary start_date
Min. :1 Length:5 Min. :515.2 Min. :2012-01-01
1st Qu.:2 Class :character 1st Qu.:611.0 1st Qu.:2013-09-23
Median :3 Mode :character Median :623.3 Median :2014-05-11
Mean :3 Mean :664.4 Mean :2014-01-14
3rd Qu.:4 3rd Qu.:729.0 3rd Qu.:2014-11-15
Max. :5 Max. :843.2 Max. :2015-03-27Daten aus dem Datenrahmen extrahieren
Extrahieren Sie eine bestimmte Spalte aus einem Datenrahmen unter Verwendung des Spaltennamens.
# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
emp_id = c (1:5),
emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),
start_date = as.Date(c("2012-01-01","2013-09-23","2014-11-15","2014-05-11",
"2015-03-27")),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Extract Specific columns.
result <- data.frame(emp.data$emp_name,emp.data$salary)
print(result)Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt:
emp.data.emp_name emp.data.salary
1 Rick 623.30
2 Dan 515.20
3 Michelle 611.00
4 Ryan 729.00
5 Gary 843.25Extrahieren Sie die ersten beiden Zeilen und dann alle Spalten
# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
emp_id = c (1:5),
emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),
start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
"2015-03-27")),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Extract first two rows.
result <- emp.data[1:2,]
print(result)Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt:
emp_id emp_name salary start_date
1 1 Rick 623.3 2012-01-01
2 2 Dan 515.2 2013-09-23Extrahieren 3 rd und 5 - ten Zeile mit 2 nd und 4 th Spalte
# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
emp_id = c (1:5),
emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),
start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
"2015-03-27")),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Extract 3rd and 5th row with 2nd and 4th column.
result <- emp.data[c(3,5),c(2,4)]
print(result)Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt:
emp_name start_date
3 Michelle 2014-11-15
5 Gary 2015-03-27Erweitern Sie den Datenrahmen
Ein Datenrahmen kann durch Hinzufügen von Spalten und Zeilen erweitert werden.
Spalte hinzufügen
Fügen Sie einfach den Spaltenvektor mit einem neuen Spaltennamen hinzu.
# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
emp_id = c (1:5),
emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),
start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
"2015-03-27")),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Add the "dept" coulmn.
emp.data$dept <- c("IT","Operations","IT","HR","Finance")
v <- emp.data
print(v)Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt:
emp_id emp_name salary start_date dept
1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 5 Gary 843.25 2015-03-27 FinanceZeile hinzufügen
Um einem vorhandenen Datenrahmen dauerhaft weitere Zeilen hinzuzufügen, müssen die neuen Zeilen in derselben Struktur wie der vorhandene Datenrahmen eingefügt und die verwendet werden rbind() Funktion.
Im folgenden Beispiel erstellen wir einen Datenrahmen mit neuen Zeilen und führen ihn mit dem vorhandenen Datenrahmen zusammen, um den endgültigen Datenrahmen zu erstellen.
# Create the first data frame.
emp.data <- data.frame(
emp_id = c (1:5),
emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),
start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
"2015-03-27")),
dept = c("IT","Operations","IT","HR","Finance"),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Create the second data frame
emp.newdata <- data.frame(
emp_id = c (6:8),
emp_name = c("Rasmi","Pranab","Tusar"),
salary = c(578.0,722.5,632.8),
start_date = as.Date(c("2013-05-21","2013-07-30","2014-06-17")),
dept = c("IT","Operations","Fianance"),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Bind the two data frames.
emp.finaldata <- rbind(emp.data,emp.newdata)
print(emp.finaldata)Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt:
emp_id emp_name salary start_date dept
1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 5 Gary 843.25 2015-03-27 Finance
6 6 Rasmi 578.00 2013-05-21 IT
7 7 Pranab 722.50 2013-07-30 Operations
8 8 Tusar 632.80 2014-06-17 Fianance