R语言入门——取子集

Posted 2022-12-15 统计学小王子

目录

• 引言
• 1、数据构造
• 取子集
• • subset
  • 逻辑索引
• 总结

引言

取子集在数据处理中是比较常用的，本文介绍两种主要取子集的方式。

1、数据构造

本文以数据框为例子，所以构造数据框。

> Df <- data.frame(
+ name = paste0('张三',1:16),
+ score = round(rnorm(16,60,3)),
+ sex = rep(c('男','女'),8)
+ )
> Df
     name score sex
1   张三1    58  男
2   张三2    53  女
3   张三3    60  男
4   张三4    64  女
5   张三5    60  男
6   张三6    57  女
7   张三7    63  男
8   张三8    55  女
9   张三9    57  男
10 张三10    56  女
11 张三11    61  男
12 张三12    53  女
13 张三13    57  男
14 张三14    62  女
15 张三15    56  男
16 张三16    55  女

取子集

subset

> # 取出性别是男的信息
> subset(Df,sex == '男')
     name score sex
1   张三1    58  男
3   张三3    60  男
5   张三5    60  男
7   张三7    63  男
9   张三9    57  男
11 张三11    61  男
13 张三13    57  男
15 张三15    56  男
> # 取出成绩大于等于60(及格)的人
> subset(Df,score >= 60)
     name score sex
3   张三3    60  男
4   张三4    64  女
5   张三5    60  男
7   张三7    63  男
11 张三11    61  男
14 张三14    62  女
> # 取出成绩大于等于57小于60(刚刚不及格)的人
> subset(Df,score >= 57&score < 60)
     name score sex
1   张三1    58  男
6   张三6    57  女
9   张三9    57  男
13 张三13    57  男
> 

逻辑索引

> # 取出性别是男的信息
> Df[Df$sex == '男',]
     name score sex
1   张三1    58  男
3   张三3    60  男
5   张三5    60  男
7   张三7    63  男
9   张三9    57  男
11 张三11    61  男
13 张三13    57  男
15 张三15    56  男
> # 取出成绩大于等于60(及格)的人
> Df[Df$sc >= 60,]
     name score sex
3   张三3    60  男
4   张三4    64  女
5   张三5    60  男
7   张三7    63  男
11 张三11    61  男
14 张三14    62  女
> # 取出成绩大于等于57小于60(刚刚不及格)的人
> Df[Df$sc >= 57&Df$sc < 60,]
     name score sex
1   张三1    58  男
6   张三6    57  女
9   张三9    57  男
13 张三13    57  男

总结

希望可以帮助大家提高R水平。
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