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Cornici di dati
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Sintassi
data.frame (..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAsFactors ())
as.data.frame (x, row.names = NULL, optional = FALSE, ...) # funzione generica
as.data.frame (x, ..., stringsAsFactors = default.stringsAsFactors ()) # S3 metodo per la classe 'character'
as.data.frame (x, row.names = NULL, facoltativo = FALSE, ..., stringsAsFactors = default.stringsAsFactors ()) # S3 metodo per classe 'matrice'
is.data.frame (x)
Crea un data.frame vuoto
Un data.frame è un tipo speciale di elenco: è rettangolare . Ogni elemento (colonna) dell'elenco ha la stessa lunghezza e ogni riga ha un "nome riga". Ogni colonna ha una sua classe, ma la classe di una colonna può essere diversa dalla classe di un'altra colonna (a differenza di una matrice, in cui tutti gli elementi devono avere la stessa classe).
In linea di principio, data.frame potrebbe non avere righe e nessuna colonna:
> structure(list(character()), class = "data.frame")
NULL
<0 rows> (or 0-length row.names)
Ma questo è insolito. È più comune per un data.frame avere molte colonne e molte righe. Ecco un data.frame con tre righe e due colonne ( a è la classe numerica b è la classe carattere):
> structure(list(a = 1:3, b = letters[1:3]), class = "data.frame")
[1] a b
<0 rows> (or 0-length row.names)
Per stampare data.frame, è necessario fornire alcuni nomi di riga. Qui usiamo solo i numeri 1: 3:
> structure(list(a = 1:3, b = letters[1:3]), class = "data.frame", row.names = 1:3)
a b
1 1 a
2 2 b
3 3 c
Ora diventa ovvio che abbiamo un data.frame con 3 righe e 2 colonne. Puoi verificarlo usando nrow() , ncol() e dim() :
> x <- structure(list(a = numeric(3), b = character(3)), class = "data.frame", row.names = 1:3)
> nrow(x)
[1] 3
> ncol(x)
[1] 2
> dim(x)
[1] 3 2
R fornisce altre due funzioni (oltre a structure() ) che possono essere utilizzate per creare un data.frame. Il primo è chiamato, intuitivamente, data.frame() . Controlla che i nomi delle colonne che hai fornito siano validi, che gli elementi della lista siano tutti della stessa lunghezza e fornisca alcuni nomi di riga generati automaticamente. Ciò significa che l'output di data.frame() potrebbe essere sempre esattamente quello che ti aspetti:
> str(data.frame("a a a" = numeric(3), "b-b-b" = character(3)))
'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
$ a.a.a: num 0 0 0
$ b.b.b: Factor w/ 1 level "": 1 1 1
L'altra funzione è chiamata as.data.frame() . Questo può essere usato per forzare un oggetto che non è un data.frame in essere un data.frame eseguendolo attraverso data.frame() . Ad esempio, considera una matrice:
> m <- matrix(letters[1:9], nrow = 3)
> m
[,1] [,2] [,3]
[1,] "a" "d" "g"
[2,] "b" "e" "h"
[3,] "c" "f" "i"
E il risultato:
> as.data.frame(m)
V1 V2 V3
1 a d g
2 b e h
3 c f i
> str(as.data.frame(m))
'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
$ V1: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3
$ V2: Factor w/ 3 levels "d","e","f": 1 2 3
$ V3: Factor w/ 3 levels "g","h","i": 1 2 3
Subsetting di righe e colonne da un frame di dati
Sintassi per accedere a righe e colonne: [ , [[ , e $
Questo argomento riguarda la sintassi più comune per accedere a righe e colonne specifiche di un frame di dati. Questi sono
- Come una
matrixcondata[rows, columns]parentesi quadredata[rows, columns]- Usando numeri di riga e colonna
- Utilizzo dei nomi di colonna (e riga)
- Come una
list:- Con i
data[columns]parentesi quadredata[columns]per ottenere un frame di dati - Con i
data[[one_column]]parentesi quadredata[[one_column]]per ottenere un vettore
- Con i
- Con
$per una singola colonna didata$column_name
Useremo il frame di dati mtcars per illustrare.
Come una matrice: data[rows, columns]
Con indici numerici
Usando il mtcars frame di dati mtcars , possiamo estrarre righe e colonne usando parentesi [] con una virgola inclusa. Gli indici prima della virgola sono righe:
# get the first row
mtcars[1, ]
# get the first five rows
mtcars[1:5, ]
Allo stesso modo, dopo la virgola sono colonne:
# get the first column
mtcars[, 1]
# get the first, third and fifth columns:
mtcars[, c(1, 3, 5)]
Come mostrato sopra, se le righe o le colonne sono vuote, tutto verrà selezionato. mtcars[1, ] indica la prima riga con tutte le colonne.
Con i nomi di colonna (e riga)
Finora, questo è identico a come si accede a righe e colonne di matrici. Con data.frame s, la maggior parte delle volte è preferibile utilizzare un nome di colonna per un indice di colonna. Questo viene fatto utilizzando un character con il nome della colonna anziché numeric con un numero di colonna:
# get the mpg column
mtcars[, "mpg"]
# get the mpg, cyl, and disp columns
mtcars[, c("mpg", "cyl", "disp")]
Anche se meno comuni, è possibile utilizzare anche i nomi delle righe:
mtcars["Mazda Rx4", ]
Righe e colonne insieme
Gli argomenti riga e colonna possono essere usati insieme:
# first four rows of the mpg column
mtcars[1:4, "mpg"]
# 2nd and 5th row of the mpg, cyl, and disp columns
mtcars[c(2, 5), c("mpg", "cyl", "disp")]
Un avvertimento sulle dimensioni:
Quando si utilizzano questi metodi, se si estrae più colonne, si otterrà un frame di dati indietro. Tuttavia, se si estrae una singola colonna, si otterrà un vettore, non un frame di dati con le opzioni predefinite.
## multiple columns returns a data frame
class(mtcars[, c("mpg", "cyl")])
# [1] "data.frame"
## single column returns a vector
class(mtcars[, "mpg"])
# [1] "numeric"
Ci sono due modi per aggirare questo. Uno è quello di trattare il frame di dati come un elenco (vedi sotto), l'altro è quello di aggiungere un argomento drop = FALSE . Questo dice a R di non "eliminare le dimensioni inutilizzate":
class(mtcars[, "mpg", drop = FALSE])
# [1] "data.frame"
Si noti che le matrici funzionano allo stesso modo: per impostazione predefinita una singola colonna o riga sarà un vettore, ma se si specifica drop = FALSE è possibile mantenerlo come matrice a una o una riga.
Come una lista
I frame di dati sono essenzialmente list , cioè sono una lista di vettori di colonne (che devono avere tutti la stessa lunghezza). Le liste possono essere sottoinsieme usando parentesi singole [ per un sottoelenco, o doppie parentesi [[ per un singolo elemento.
Con data[columns] parentesi singola data[columns]
Quando si utilizzano parentesi singole e nessuna virgola, si otterrà indietro la colonna perché i frame di dati sono elenchi di colonne.
mtcars["mpg"]
mtcars[c("mpg", "cyl", "disp")]
my_columns <- c("mpg", "cyl", "hp")
mtcars[my_columns]
La differenza tra data[columns] e data[, columns] è che quando si considera il data.frame come una list (nessuna virgola tra parentesi) l'oggetto restituito sarà un data.frame . Se si utilizza una virgola per trattare data.frame come una matrix selezione di una singola colonna restituirà un vettore ma selezionando più colonne verrà restituito un data.frame .
## When selecting a single column
## like a list will return a data frame
class(mtcars["mpg"])
# [1] "data.frame"
## like a matrix will return a vector
class(mtcars[, "mpg"])
# [1] "numeric"
Con i data[[one_column]] parentesi quadre data[[one_column]]
Per estrarre una singola colonna come vettore quando si considera data.frame come un list , è possibile utilizzare le parentesi quadre [[ . Funzionerà solo per una singola colonna alla volta.
# extract a single column by name as a vector
mtcars[["mpg"]]
# extract a single column by name as a data frame (as above)
mtcars["mpg"]
Usare $ per accedere alle colonne
Una singola colonna può essere estratta usando la scorciatoia magica $ senza usare un nome di colonna quotato:
# get the column "mpg"
mtcars$mpg
Le colonne a cui si accede da $ saranno sempre vettori, non frame di dati.
Svantaggi di $ per l'accesso alle colonne
$ Può essere una comoda scorciatoia, specialmente se si sta lavorando in un ambiente (come RStudio) che completerà automaticamente il nome della colonna in questo caso. Tuttavia, $ ha anche degli svantaggi: utilizza una valutazione non standard per evitare la necessità di virgolette, il che significa che non funzionerà se il nome della colonna è memorizzato in una variabile.
my_column <- "mpg"
# the below will not work
mtcars$my_column
# but these will work
mtcars[, my_column] # vector
mtcars[my_column] # one-column data frame
mtcars[[my_column]] # vector
A causa di questi timori, $ viene utilizzato al meglio nelle sessioni R interattive quando i nomi delle colonne sono costanti. Per l'uso programmatico , ad esempio nella scrittura di una funzione generalizzabile che verrà utilizzata su set di dati diversi con nomi di colonne diversi, $ dovrebbe essere evitato.
Si noti inoltre che il comportamento predefinito consiste nell'utilizzare la corrispondenza parziale solo quando si estrae da oggetti ricorsivi (eccetto ambienti) di $
# give you the values of "mpg" column
# as "mtcars" has only one column having name starting with "m"
mtcars$m
# will give you "NULL"
# as "mtcars" has more than one columns having name starting with "d"
mtcars$d
Indicizzazione avanzata: indici negativi e logici
Ogni volta che abbiamo la possibilità di utilizzare i numeri per un indice, possiamo anche usare numeri negativi per omettere determinati indici o un vettore booleano (logico) per indicare esattamente quali elementi conservare.
Gli indici negativi omettono elementi
mtcars[1, ] # first row
mtcars[ -1, ] # everything but the first row
mtcars[-(1:10), ] # everything except the first 10 rows
I vettori logici indicano elementi specifici da mantenere
Possiamo usare una condizione come < per generare un vettore logico ed estrarre solo le righe che soddisfano la condizione:
# logical vector indicating TRUE when a row has mpg less than 15
# FALSE when a row has mpg >= 15
test <- mtcars$mpg < 15
# extract these rows from the data frame
mtcars[test, ]
Possiamo anche bypassare la fase di salvataggio della variabile intermedia
# extract all columns for rows where the value of cyl is 4.
mtcars[mtcars$cyl == 4, ]
# extract the cyl, mpg, and hp columns where the value of cyl is 4
mtcars[mtcars$cyl == 4, c("cyl", "mpg", "hp")]
Funzioni utili per manipolare data.frames
Alcune funzioni utili per manipolare data.frames sono subset() , transform() , with() e within() .
sottoinsieme
La funzione subset() consente di data.frame un data.frame in un modo più conveniente (il sottoinsieme funziona anche con altre classi):
subset(mtcars, subset = cyl == 6, select = c("mpg", "hp"))
mpg hp
Mazda RX4 21.0 110
Mazda RX4 Wag 21.0 110
Hornet 4 Drive 21.4 110
Valiant 18.1 105
Merc 280 19.2 123
Merc 280C 17.8 123
Ferrari Dino 19.7 175
Nel codice sopra chiediamo solo le righe in cui cyl == 6 e per le colonne mpg e hp . Puoi ottenere lo stesso risultato usando [] con il seguente codice:
mtcars[mtcars$cyl == 6, c("mpg", "hp")]
trasformare
La funzione transform() è una funzione utile per cambiare le colonne all'interno di un data.frame . Ad esempio, il codice seguente aggiunge un'altra colonna denominata mpg2 con il risultato di mpg^2 sul file mtcars data.frame :
mtcars <- transform(mtcars, mpg2 = mpg^2)
con e dentro
Sia with() che within() consentono di valutare espressioni all'interno dell'ambiente data.frame , consentendo una sintassi un po 'più pulita, risparmiando l'utilizzo di $ o [] .
Ad esempio, se si desidera creare, modificare e / o rimuovere più colonne in airquality data.frame :
aq <- within(airquality, {
lOzone <- log(Ozone) # creates new column
Month <- factor(month.abb[Month]) # changes Month Column
cTemp <- round((Temp - 32) * 5/9, 1) # creates new column
S.cT <- Solar.R / cTemp # creates new column
rm(Day, Temp) # removes columns
})
introduzione
I frame di dati sono probabilmente la struttura dei dati che verrà utilizzata maggiormente nelle analisi. Un frame di dati è un tipo speciale di elenco che memorizza i vettori della stessa lunghezza di classi diverse. Si creano frame di dati utilizzando la funzione data.frame . L'esempio seguente mostra questo combinando un vettore numerico e un carattere in un frame di dati. Esso utilizza il : operatore, che crea un vettore contenente tutti i numeri interi da 1 a 3.
df1 <- data.frame(x = 1:3, y = c("a", "b", "c"))
df1
## x y
## 1 1 a
## 2 2 b
## 3 3 c
class(df1)
## [1] "data.frame"
Gli oggetti cornice dati non vengono stampati con virgolette, quindi la classe delle colonne non è sempre evidente.
df2 <- data.frame(x = c("1", "2", "3"), y = c("a", "b", "c"))
df2
## x y
## 1 1 a
## 2 2 b
## 3 3 c
Senza ulteriori indagini, le colonne "x" in df1 e df2 non possono essere differenziate. La funzione str può essere utilizzata per descrivere oggetti con più dettagli rispetto alla classe.
str(df1)
## 'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
## $ x: int 1 2 3
## $ y: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3
str(df2)
## 'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
## $ x: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 2 3
## $ y: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3
Qui vedi che df1 è un data.frame e ha 3 osservazioni di 2 variabili, "x" e "y". Quindi ti viene detto che "x" ha il numero intero di tipo di dati (non importante per questa classe, ma per i nostri scopi si comporta come un numerico) e "y" è un fattore con tre livelli (un'altra classe di dati che non stiamo discutendo). È importante notare che, per impostazione predefinita, i frame di dati costringono i personaggi a fattori. Il comportamento predefinito può essere modificato con il parametro stringsAsFactors :
df3 <- data.frame(x = 1:3, y = c("a", "b", "c"), stringsAsFactors = FALSE)
str(df3)
## 'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
## $ x: int 1 2 3
## $ y: chr "a" "b" "c"
Ora la colonna "y" è un personaggio. Come accennato in precedenza, ogni "colonna" di un frame di dati deve avere la stessa lunghezza. Provare a creare un data.frame da vettori con lunghezze diverse comporterà un errore. (Prova a eseguire data.frame(x = 1:3, y = 1:4) per vedere l'errore risultante.)
Come casi di test per i frame di dati, alcuni dati sono forniti da R per impostazione predefinita. Uno di questi è l'iris, caricato come segue:
mydataframe <- iris
str(mydataframe)
Converti i dati memorizzati in una lista in un singolo frame di dati usando do.call
Se i dati sono memorizzati in un elenco e si desidera convertire questo elenco in un frame dati, la funzione do.call è un modo semplice per ottenere ciò. Tuttavia, è importante che tutti gli elementi della lista abbiano la stessa lunghezza per evitare il riciclaggio involontario dei valori.
dataList <- list(1:3,4:6,7:9)
dataList
# [[1]]
# [1] 1 2 3
#
# [[2]]
# [1] 4 5 6
#
# [[3]]
# [1] 7 8 9
dataframe <- data.frame(do.call(rbind, dataList))
dataframe
# X1 X2 X3
# 1 1 2 3
# 2 4 5 6
# 3 7 8 9
Funziona anche se la tua lista è composta da frame di dati.
dataframeList <- list(data.frame(a = 1:2, b = 1:2, c = 1:2),
data.frame(a = 3:4, b = 3:4, c = 3:4))
dataframeList
# [[1]]
# a b c
# 1 1 1 1
# 2 2 2 2
# [[2]]
# a b c
# 1 3 3 3
# 2 4 4 4
dataframe <- do.call(rbind, dataframeList)
dataframe
# a b c
# 1 1 1 1
# 2 2 2 2
# 3 3 3 3
# 4 4 4 4
Converti tutte le colonne di un data.frame in una classe di caratteri
Un compito comune è quello di convertire tutte le colonne di un data.frame in una classe di caratteri per facilità di manipolazione, ad esempio nei casi di invio di data.frames a un RDBMS o fusione di dati. Frammenti contenenti fattori in cui i livelli possono differire tra i dati di input. .
Il momento migliore per farlo è quando i dati vengono letti - quasi tutti i metodi di input che creano i frame di dati hanno una stringsAsFactors che può essere impostata su FALSE .
Se i dati sono già stati creati, le colonne dei fattori possono essere convertite in colonne di caratteri come mostrato di seguito.
bob <- data.frame(jobs = c("scientist", "analyst"),
pay = c(160000, 100000), age = c(30, 25))
str(bob)
'data.frame': 2 obs. of 3 variables: $ jobs: Factor w/ 2 levels "analyst","scientist": 2 1 $ pay : num 160000 100000 $ age : num 30 25
# Convert *all columns* to character
bob[] <- lapply(bob, as.character)
str(bob)
'data.frame': 2 obs. of 3 variables: $ jobs: chr "scientist" "analyst" $ pay : chr "160000" "1e+05" $ age : chr "30" "25"
# Convert only factor columns to character
bob[] <- lapply(bob, function(x) {
if is.factor(x) x <- as.character(x)
return(x)
})
Subsetting di righe per valori di colonna
Le funzioni incorporate possono subsetare le rows con columns che soddisfano le condizioni.
df <- data.frame(item = c(1:10),
price_Elasticity = c(-0.57667, 0.03205, -0.04904, 0.10342, 0.04029,
0.0742, 0.1669, 0.0313, 0.22204, 0.06158),
total_Margin = c(-145062, 98671, 20576, -56382, 207623, 43463, 1235,
34521, 146553, -74516))
Per trovare le rows con price_Elasticity > 0 :
df[df$price_Elasticity > 0, ]
item price_Elasticity total_Margin
2 2 0.03205 98671
4 4 0.10342 -56382
5 5 0.04029 207623
6 6 0.07420 43463
7 7 0.16690 1235
8 8 0.03130 34521
9 9 0.22204 146553
10 10 0.06158 -74516
sottoinsieme basato su price_Elasticity > 0 e total_Margin > 0 :
df[df$price_Elasticity > 0 & df$total_Margin > 0, ]
item price_Elasticity total_Margin
2 2 0.03205 98671
5 5 0.04029 207623
6 6 0.07420 43463
7 7 0.16690 1235
8 8 0.03130 34521
9 9 0.22204 146553
