R语言 数据的整理与清洗（Data Frame 篇上）
《Cookbook for R》 Manipulating Data ~ Dataframe
Renaming columns in a data frame 数据框：列重命名
示例数据
# 以列为内容单位组建数据框
d <- data.frame(alpha=1:3, beta=4:6, gamma=7:9)
d
#> alpha beta gamma
#> 1 1 4 7
#> 2 2 5 8
#> 3 3 6 9
# 访问列名
names(d)
#> [1] "alpha" "beta" "gamma"
重命名列的方法一：使用 plyr 包的 rename()
最简单的方法
library(plyr)
rename(d, c("beta"="two", "gamma"="three"))
#> alpha two three
#> 1 1 4 7
#> 2 2 5 8
#> 3 3 6 9
重命名列的方法二：使用R自带函数
它直接修改原本的数据框，不需要再重新赋值返回
# 将列名 "beta" 改为 "two"
names(d)[names(d)=="beta"] <- "two"
d
#> alpha two gamma
#> 1 1 4 7
#> 2 2 5 8
#> 3 3 6 9
# 也可以根据位置
# 同样的，具有修改数据的风险
# 按位置：修改第三个项目 "gamma" 为 "three"
names(d)[3] <- "three"
d
#> alpha two three
#> 1 1 4 7
#> 2 2 5 8
#> 3 3 6 9
重命名列的方法三：使用R的字符串搜索和替换函数
Note：alpha 周围的 ^ 和 $ 是为了确保整个字符串匹配。
如果没有它们而有一个名为 alphabet 的列，它也会匹配。
names(d) <- sub("^alpha$", "one", names(d))
d
#> one two three
#> 1 1 4 7
#> 2 2 5 8
#> 3 3 6 9
# 将所有 "t" 换成 "X"
names(d) <- gsub("t", "X", names(d))
d
#> one Xwo Xhree
#> 1 1 4 7
#> 2 2 5 8
#> 3 3 6 9
# sub() 和 gsub() 函数的区别前面已经解释过了
Adding and removing columns from a data frame 数据框：加减列
添加或者删减列的方法很多
data <- read.table(header=TRUE, text='
id weight
1 20
2 27
3 24
')
# 添加列的方法
data$size <- c("small", "large", "medium")
data[["size"]] <- c("small", "large", "medium")
data[,"size"] <- c("small", "large", "medium")
data$size <- 0 # 每一行都赋值 0
# 移除列的方法
data$size <- NULL
data[["size"]] <- NULL
data[,"size"] <- NULL
data[[3]] <- NULL
data[,3] <- NULL
data <- subset(data, select=-size)
Reordering the columns in a data frame 数据框：列重排
示例数据
data <- read.table(header=TRUE, text='
id weight size
1 20 small
2 27 large
3 24 medium
')
按列的位置或名字进行重排
# 按列的位置（数字）进行重排
data[c(1,3,2)]
#> id size weight
#> 1 1 small 20
#> 2 2 large 27
#> 3 3 medium 24
# 按列的名字进行重排
data[c("size", "id", "weight")]
#> size id weight
#> 1 small 1 20
#> 2 large 2 27
#> 3 medium 3 24
# 如果想保存更改，需要重新赋值
# 例如：data <- data[c(1,3,2)]
上面的示例通过将数据框视为列表（本质上是一列一列的向量）来索引。
也可以使用矩阵形式的索引（matrix-style indexing）data[row,col]
data[, c(1,3,2)]
#> id size weight
#> 1 1 small 20
#> 2 2 large 27
#> 3 3 medium 24
矩阵索引的缺点是: 只指定一列时，它会给出不同的结果。
# 按 List-style indexing 指定一列
data[2]
#> weight
#> 1 20
#> 2 27
#> 3 24
# 按 Matrix-style indexing 指定一列
# 降维成为向量
data[,2]
#> [1] 20 27 24
# 按 Matrix-style indexing 指定一列但 drop=FALSE
# 仍然以数据框形式返回结果
data[, 2, drop=FALSE]
#> weight
#> 1 20
#> 2 27
#> 3 24
通常使用列表式索引或 drop=FALSE 选项更安全
Merging data frames 合并数据框
先构建两个数据框
stories <- read.table(header=TRUE, text='
storyid title
1 lions
2 tigers
3 bears
')
data <- read.table(header=TRUE, text='
subject storyid rating
1 1 6.7
1 2 4.5
1 3 3.7
2 2 3.3
2 3 4.1
2 1 5.2
')
情况一：merge()函数合并两个数据框
# 第一、二个参数是你要合并的数据框
# 第三个参数是合并的依据——共同存在的列
merge(stories, data, "storyid")
#> storyid title subject rating
#> 1 1 lions 1 6.7
#> 2 1 lions 2 5.2
#> 3 2 tigers 1 4.5
#> 4 2 tigers 2 3.3
#> 5 3 bears 1 3.7
#> 6 3 bears 2 4.1
情况二：如果两个数据框中要匹配的列具有不同的名称，merge()可以指定名称
stories2 <- read.table(header=TRUE, text='
id title
1 lions
2 tigers
3 bears
')
# 指定每个数据框按哪个列进行合并
# stories2$id 和 data$storyid.
merge(x=stories2, y=data, by.x="id", by.y="storyid")
#> id title subject rating
#> 1 1 lions 1 6.7
#> 2 1 lions 2 5.2
#> 3 2 tigers 1 4.5
#> 4 2 tigers 2 3.3
#> 5 3 bears 1 3.7
#> 6 3 bears 2 4.1
情况三：merge()可以按多列进行合并
# 再来两个示例
animals <- read.table(header=T, text='
size type name
small cat lynx
big cat tiger
small dog chihuahua
big dog "great dane"
')
observations <- read.table(header=T, text='
number size type
1 big cat
2 small dog
3 small dog
4 big dog
')
merge(observations, animals, c("size","type"))
#> size type number name
#> 1 big cat 1 tiger
#> 2 big dog 4 great dane
#> 3 small dog 2 chihuahua
#> 4 small dog 3 chihuahua
原文地址：https://blog.csdn.net/yangyulu1998/article/details/138160222
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