R: data.frame 数据框的：查询位置、排序（sort、order）、筛选满足条件的子集。。

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问题：数据框 data.frame 查、排序等， 18.4.27

怎么对数据框 data.frame实施查询位置、查询满足条件的个案数、、排序、？？？

解决方案：

#查询位置

weizhi <- which(iris$Sepal.Length >= 6.9) #返回一个向量，显示的是所有 >=6.9的行的行号

max(iris$Sepal.Length) #[1] 7.9

which(iris$Sepal.Length == max(iris$Sepal.Length)) #[1] 132

which(iris$Species == "setosa" & iris$Sepal.Length >= 5.1) #which 返回满足其内条件的元素的位置。

x[x==3] <- 25;x #将x中等于3的元素值变为25

x[x=1] <- 12;x #将x的第1个元素数值变为12

which.max(a) # 找出最大元素的下标

which.min(a) # 找出大小的元素下标

which(a==2) # 等于2的元素的下标

which(a>5) # 大于5的元素的下标

a[which.max(a)] # 找出最大的元素

a[which(a>5)] # 所有的值大于5的元素

#查询满足条件的个案数

length(which(iris$Species == "setosa" & iris$Sepal.Length >= 5.1))

sum(iris$Sepal.Length >= 6) #统计个数，统计 iris$Sepal.Length 中大于等于6的数有多少个

#排序

#order(); #输出原行号，按照要求排序后的向量 order返回的是排序后的索引。

order(iris$Sepal.Length) #[1] 9 4 7 3 2 10 5 8 1 6 ；返回原来的行号按照iris$Sepal.Length排序后的向量

inew = iris[order(iris$Sepal.Length),] #由于要对行排序，所以条件要写在中括号内行的位置。

inew2 = iris[order(iris$Sepal.Length,-iris2$Sepal.Width),] #默认升序 本例按iris$Sepal.Length升序，按iris$Sepal.Width降序。

#sort(); #直接输出排序后的结果。

讨论扩展：

另请参阅：

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问题：筛选子集（行子集） 18.4.24

根据 data.frame 中某列，如何筛选满足条件的行，组成一个子集

解决方案：

cond <- iris$Species == "setosa" & iris$Sepal.Length >= 5.1 #筛选条件，返回一个与 iris$Species 长度相同的布尔向量。满足条件的为TRUE。

# 和& 或| 不等于！= 大于> 小于< ，自由组合 #如果筛选对象是因子变量，需要带引号 == “”

筛选子集法一：用 subset 选子集

iris_setosa1 <- subset(iris,cond);

iris_setosa1 <- subset(iris,cond,select = c(1:3)); #select 用来选择 “只取select内的列” 。

iris.del.col2 <- subset(iris,cond,select = -Sepal.Width)

iris.del.col2 <- subset(iris,cond,select = c(-Sepal.Width,-Petal.Width)) #以下均可：select = c(Sepal.Width,Petal.Width) select = c(Sepal.Width,5)

筛选子集法二：

iris_setosa2 <- iris[cond,];

newdata <- iris[which(cond),c(1,2,5)] #选择满足条件的行和列，一并生成新变量

讨论扩展：

对列筛选：

subset(dfrm,select=c(colname1,colname2,...,colnames),subset = (temp)); #同时实现对行、列的筛选。。内部subset对行进行筛选。

student[which(student$Gender==”F”),”Age”] #筛选后，只取“Age列”，条件得到一个布尔向量:FALSE FALSE TRUE,然后使用which函数可以将布尔向量中TRUE的Index返回，

iris.Species2 = iris[iris$Species == "setosa",] #等价，更常用。和& 或| 不等于！= 大于> 小于< ，自由组合

#如果筛选对象是因子变量，需要带引号 == “”

newdata <- iris[which(iris$Species =='setosa' & iris$Sepal.Length > 5.0),c(1,2,5)]

iris_6 <- subset(iris,iris$Sepal.Length >6 | iris$Sepal.Width>4,select = c(1:3))

另请参阅：