R 教程

浏览6150
更新时间2025-08-13

数据框

数据框(Data Frames)是以表格格式显示的数据。

数据框内可以包含不同类型的数据。虽然第一列可以是字符,但第二列和第三列可以是数字或逻辑值。但是,每一列应该具有相同类型的数据。

使用 data.frame() 函数创建数据框:

实例

# 创建数据框
Data_Frame <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

# 打印数据框
Data_Frame

总结数据

使用 summary() 函数汇总数据框中的数据:

实例

Data_Frame <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

Data_Frame

summary(Data_Frame)

提示:您将在 R 教程的统计部分了解有关 summary() 函数的更多信息。

访问项目

我们可以使用单括号 [ ]、双括号 [[ ]] 或 $ 来访问数据框中的列:

实例

Data_Frame <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

Data_Frame[1]

Data_Frame[["Training"]]

Data_Frame$Training

添加行

使用 rbind() 函数在数据框中添加新行:

实例

Data_Frame <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

# 添加新行
New_row_DF <- rbind(Data_Frame, c("Strength", 110, 110))

# 打印新行
New_row_DF

添加列

使用 cbind() 函数在数据框中添加新列:

实例

Data_Frame <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

# 添加新列
New_col_DF <- cbind(Data_Frame, Steps = c(1000, 6000, 2000))

# 打印新列
New_col_DF

删除行和列

使用 c() 函数删除数据框中的行和列:

实例

Data_Frame <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

# 删除第一行和列
Data_Frame_New <- Data_Frame[-c(1), -c(1)]

# 打印新的数据框
Data_Frame_New

行数和列数

使用 dim() 函数查找数据框中的行数和列数:

实例

Data_Frame <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

dim(Data_Frame)

您还可以使用 ncol() 函数查找列数,使用 nrow() 函数查找行数:

实例

Data_Frame <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

ncol(Data_Frame)
nrow(Data_Frame)

数据框长度

使用 length() 函数查找数据框中的列数(类似于 ncol()):

实例

Data_Frame <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

length(Data_Frame)

组合数据框

使用 rbind() 函数垂直组合 R 中的两个或多个数据框:

实例

Data_Frame1 <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

Data_Frame2 <- data.frame (
  Training = c("Stamina", "Stamina", "Strength"),
  Pulse = c(140, 150, 160),
  Duration = c(30, 30, 20)
)

New_Data_Frame <- rbind(Data_Frame1, Data_Frame2)
New_Data_Frame

并使用 cbind() 函数水平组合 R 中的两个或多个数据框:

实例

Data_Frame3 <- data.frame (
  Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
  Pulse = c(100, 150, 120),
  Duration = c(60, 30, 45)
)

Data_Frame4 <- data.frame (
  Steps = c(3000, 6000, 2000),
  Calories = c(300, 400, 300)
)

New_Data_Frame1 <- cbind(Data_Frame3, Data_Frame4)
New_Data_Frame1

相关视频

更多

免费

phpStudy极速入门视频教程
初级phpStudy极速入门视频教程

54.6万次学习

收藏

免费

phpStudy V8 视频教程
初级phpStudy V8 视频教程

38.8万次学习

收藏

免费

小皮面板使用视频教程
初级小皮面板使用视频教程

21.6万次学习

收藏

免费

好课诞生记
初级好课诞生记

7.1万次学习

收藏

精品课程

更多
前端入门_HTML5
前端入门_HTML5

共29课时

65.1万人学习

CSS视频教程-玉女心经版
CSS视频教程-玉女心经版

共25课时

41.3万人学习

JavaScript极速入门_玉女心经系列
JavaScript极速入门_玉女心经系列

共43课时

76.8万人学习

独孤九贱(1)_HTML5视频教程
独孤九贱(1)_HTML5视频教程

共25课时

64.2万人学习

独孤九贱(2)_CSS视频教程
独孤九贱(2)_CSS视频教程

共22课时

24.4万人学习

独孤九贱(3)_JavaScript视频教程
独孤九贱(3)_JavaScript视频教程

共28课时

36.3万人学习

独孤九贱(4)_PHP视频教程
独孤九贱(4)_PHP视频教程

共89课时

133.6万人学习

热门下载

更多
phpStudy 2018最新版
phpStudy 2018最新版

集成PHP7,16种组合,超全大合集

下载

VC9 32位
VC9 32位

VC9 32位 phpstudy集成安装环境运行库

下载

VC11 32位
VC11 32位

VC11 32位 phpstudy集成安装环境运行库​

下载

php程序员工具箱完整版
php程序员工具箱完整版

程序员工具箱 v1.0 php集成环境

下载

VC14 32位
VC14 32位

VC14 32位 phpstudy安装环境运行库

下载

SublimeText3汉化版
SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

下载

Notepad++ Windows版
Notepad++ Windows版

Notepad++ 8.9.7 Windows版官方安装包,适合 Windows 用户进行代码编辑、文本处理、语法高亮和插件扩展配置。

下载