R语言如何创建数据框

这篇文章主要介绍"R语言如何创建数据框"，在日常操作中，相信很多人在R语言如何创建数据框问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"R语言如何创建数据框"的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

统计分析中最常见的原始数据形式是类似于数据库表或Excel数据表的形式。这样形式的数据在R中叫做数据框(data.frame)。数据帧是表或二维阵列状结构，其中每一列包含一个变量的值，并且每一行包含来自每一列的一组值。
以下是数据帧的特性。

• 列名称应为非空。

• 行名称应该是唯一的。

• 存储在数据帧中的数据可以是数字，因子或字符类型。

• 每个列应包含相同数量的数据项。

创建数据框

# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

 emp_id    emp_name     salary     start_date1     1     Rick        623.30     2012-01-012     2     Dan         515.20     2013-09-233     3     Michelle    611.00     2014-11-154     4     Ryan        729.00     2014-05-115     5     Gary        843.25     2015-03-27

获取数据框行列信息

通过函数colnames()或names()可获取数据框的列名称，函数rownames()可获取数据框的行名称。

colnames(emp.data)names(emp.data)rownames(emp.data)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

[1] "emp_id"     "emp_name"   "salary"     "start_date"[1] "emp_id"     "emp_name"   "salary"     "start_date"[1] "1" "2" "3" "4" "5"

通过函数nrow()或函数ncol()，可获取数据框的行数或列数。

nrow(emp.data)ncol(emp.data)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

[1] 5[1]

获取数据框的结构

通过使用str()函数可以看到数据帧的结构。

# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

'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" ..

从数据框提取数据

使用列名称从数据框中提取特定列。

# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

  emp.data.emp_name emp.data.salary1              Rick          623.302               Dan          515.203          Michelle          611.004              Ryan          729.005              Gary          843.25

先提取前两行，然后提取所有列

# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

  emp_id    emp_name   salary    start_date1      1     Rick      623.3     2012-01-012      2     Dan       515.2     2013-09-23

用第2和第4列提取第3和第5行

# 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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

  emp_name start_date3 Michelle 2014-11-155     Gary 2015-03-27

扩展数据框

可以通过添加列和行来扩展数据帧。

添加列

只需使用新的列名称添加列向量。

# 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.dataprint(v)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

  emp_id   emp_name    salary    start_date       dept1     1    Rick        623.30    2012-01-01       IT2     2    Dan         515.20    2013-09-23       Operations3     3    Michelle    611.00    2014-11-15       IT4     4    Ryan        729.00    2014-05-11       HR5     5    Gary        843.25    2015-03-27       Finance

添加行

要将更多行永久添加到现有数据帧，我们需要引入与现有数据帧相同结构的新行，并使用rbind()函数。
在下面的示例中，我们创建一个包含新行的数据帧，并将其与现有数据帧合并以创建最终数据帧。

# 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 frameemp.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)

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

  emp_id     emp_name    salary     start_date       dept1      1     Rick        623.30     2012-01-01       IT2      2     Dan         515.20     2013-09-23       Operations3      3     Michelle    611.00     2014-11-15       IT4      4     Ryan        729.00     2014-05-11       HR5      5     Gary        843.25     2015-03-27       Finance6      6     Rasmi       578.00     2013-05-21       IT7      7     Pranab      722.50     2013-07-30       Operations8      8     Tusar       632.80     2014-06-17       Fianance

到此，关于"R语言如何创建数据框"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！