1.用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: > m <- matrix(sample(c(NA, :), , replace = TRUE), ) > d <- as.data.frame(m) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 NA 1 4 1 6 4 NA 4 NA 7 10 2 NA 4 1 8 5 1 2 4 NA 2 6

用R语言提取数据框中日期对应年份(列表转矩阵) 在数据处理中常会遇到要对数据框中的时间做聚类处理,如从"%m/%d/%Y"中提取年份. 对应操作为:拆分成列表——列表转矩阵——利用索引从矩阵中提取第一列—— year<-strsplit(case_data2$Date,split = "-") # strsplit函数将数据拆分成列表 year1<-]# 将列表转换为矩阵,提取第一列——年份 case_data2$year1<-year1 其他办法

> #数据框可以包含不同模式(数值型.字符型.逻辑型等)的数据,是R中最常处理的数据结构.数据框可以通过函数data.frame()创建:mydata<-data.frame(coll,col2,col3,...)> #其中的列向量col1.col2.col3等可以为任何类型(如数值型.字符型或者逻辑型)每一列的名称可由函数names指定.实例如下:> #创建一个数据框> patientID<-c(1,2,3,4)> age<-c(25,34,28,52)&

利用pandas自带的函数notnull可以很容易判断某一列是否为null类型,但是如果这一列中某一格为空字符串"",此时notnull函数会返回True,而一般我们选择非空行并不包括这一点,所以需要把这一类也去掉. # df为需要筛选的数据框,col为选择非空依赖的列 df = df[(df[col].notnull) & (df[col] != "")] 如果数据来源是MySQL数据库,用sql函数调用的时候也要注意相同的问题. SELECT col F

获取数据框的行.列数 # 获取行数 df.shape[0] # 获取行数 len(df) # 获取列数 df.shape[1]

目的:须要把数据框的行列进行转置 方法: # 原始数据框 > hrl_jd_mon     年份 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 1 2010年 51.2 45.8 55.8 62.9 63.8 59.5 80.5 78.0 66.0 92.3  50.80   55.6 2 2011年 54.8 54.4 64.1 78.5 64.5 63.4 95.3 89.2 68.8 86.1  51.40   52.4 3 2012年 53.0 46.1 5

最近在操作Excel文件数据导入数据库时,经常需要检查Excel中哪些数据数据库中已经存在,哪些不存在,然后再将不存在数据库中的Excel数据导入:在此过程中,经常需要操作Excel中的数据,所以.也就使用了个别Excel函数,现在介绍各函数如下: VLOOKUP函数: 定义: VLOOKUP(lookup_value, table_array,col_index_num, [range_lookup]) 解释: lookup_value: 指的是要查询的某个值.如A2 table_array:

最近在操作Excel文件数据导入数据库时,经常需要检查Excel中哪些数据数据库中已经存在,哪些不存在,然后再将不存在数据库中的Excel数据导入:在此过程中,经常需要操作Excel中的数据,所以.也就使用了个别Excel函数,现在介绍各函数如下: VLOOKUP函数: 定义: VLOOKUP(lookup_value, table_array,col_index_num, [range_lookup]) 解释: lookup_value: 指的是要查询的某个值.如A2 table_array:

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数

1.去除重复数据 函数:duplicated(x, incomparables = FALSE, MARGIN = 1,fromLast = FALSE, ...),返回一个布尔值向量,重复数据的第一个为FALSE,其他为TRUE. x可以是vector或data.frame.为data.frame时,数据的基本单位是行. 2.*apply系列 2.1以行或列为单位向函数传递参数:apply(X, MARGIN, FUN, ...),返回一个结果向量. x是数据,可以是矩阵,数据框.margin

################################################### 问题:数据框 data.frame 查.排序等,   18.4.27 怎么对数据框 data.frame实施 查询位置.查询满足条件的个案数..排序. ??? 解决方案: #查询位置 weizhi <- which(iris$Sepal.Length >= 6.9)   #返回一个向量,显示的是所有 >=6.9的行的行号 max(iris$Sepal.Length)    #[1] 7

#数据框 > df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE))> nrow(df) #4行[1] 4 > ncol(df) #3列[1] 3 > df2 <- data.frame(id=c(1,2,3,4),score=c(80,86,90,100))> df

可以参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_80572f5d0101anxw.html

例如我们需要将一下数据的第二列从and处拆分为两列: before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2')) attr type 1 1 foo_and_bar 2 30 foo_and_bar_2 3 4 foo_and_bar 4 6 foo_and_bar_2 ==> attr type_1 type_2 1 1 foo bar 2 30 foo bar_2 3 4 foo bar 4 6

as.data.frame(lapply(data,as.numeric))

R语言初学者,不怎么会,今天碰到的问题,查了好久才找到,原来如此简单 尼玛,下次再忘记抽自己3巴掌

1.添加列名 wts=c(1,1,1) names(wts)=c("setosa","versicolor","virginica") 2.为矩阵添加列名和行名 wts=matrix(0,3,4) row=c("row1","row2","row3") column=c("setosa","versicolor","virginica&q

我们一般要把dgv情况,一般用: DataTable dt = (DataTable)dgvData.DataSource; dt.Rows.Clear(); dgvData.DataSource = dt; 有的时候好像不可以,可以试试这个: 1>第一种: this.dgvData.DataSource="null"; 2>第二种: dgvData.Rows.Clear(); 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b

1.python中数据框求每列的最大值和最小值 df.min() df.max()

目录 前言 方法一:dplyr的bind_rows 方法二:plyr的rbind.fill 前言 通常我们用rbind和cbind合并相同行列的数据框.当两个数据框具有不同行列数目时,直接用会报错. > df1 <- data.frame(a = c(1:5), c = c(6:10));df1 a c 1 1 6 2 2 7 3 3 8 4 4 9 5 5 10 > df2 <- data.frame(a = c(11:15), b = c(16:20));df2 a b 1 1