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R語言中怎么實現高效的數據篩選與子集提取

小億
101
2024-04-29 20:22:51
欄目: 編程語言

在R語言中,可以通過使用dplyr包中的函數來實現高效的數據篩選與子集提取。以下是一些常用的dplyr函數:

  1. filter():根據指定條件篩選數據集中的行。
  2. select():選擇數據集中的特定列。
  3. arrange():按照指定的列對數據集進行排序。
  4. mutate():新增一列或者修改已有列的數值。
  5. summarise():對數據集中的數據進行匯總統計。

下面是一個簡單的示例代碼,演示如何使用dplyr包來進行數據篩選與子集提取:

# 導入dplyr包
library(dplyr)

# 創建一個示例數據集
data <- data.frame(
  id = 1:10,
  name = c("Alice", "Bob", "Cathy", "David", "Emily", "Frank", "Grace", "Helen", "Ivy", "Jack"),
  age = c(25, 30, 22, 28, 33, 27, 40, 35, 29, 26)
)

# 篩選出年齡大于30的數據
filtered_data <- data %>% filter(age > 30)

# 選擇數據集中的id和name列
selected_data <- data %>% select(id, name)

# 按照年齡對數據集進行降序排序
arranged_data <- data %>% arrange(desc(age))

# 新增一列計算年齡的平方
mutated_data <- data %>% mutate(age_squared = age^2)

# 對年齡進行匯總統計
summarised_data <- data %>% summarise(mean_age = mean(age), max_age = max(age))

# 打印結果
print(filtered_data)
print(selected_data)
print(arranged_data)
print(mutated_data)
print(summarised_data)

通過使用dplyr包中的函數,可以方便地進行高效的數據篩選與子集提取操作。

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