怎么在R语言数据框中使用负索引

本篇文章给大家分享的是有关怎么在R语言数据框中使用负索引，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

什么是R语言

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

以R语言自带的mtcars数据框为例：

这是原始的mtcars数据：

这里只列出了前面几行数据。

然后负索引mtcars[,-2:-3],得到的结果

删除了第二列和第三列数据

所以R语言数据框中的负索引是指删除数据框中对应的列（或者行）

ps：这和python里面的规则好像不太一样，Python里的负索引好像是指倒数第几列（或者第几行），这里这两个软件区别还挺大的~~写个笔记提醒一下自己~

补充：R语言中的负整数索引

看代码吧~

> x<-matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),nrow = 3,ncol = 3,byrow = TRUE)> x     [,1] [,2] [,3][1,]    1    2    3[2,]    4    5    6[3,]    7    8    9> x[-1,]     [,1] [,2] [,3][1,]    4    5    6[2,]    7    8    9

这在R中称为负整数索引向量，这种索引向量指定被排除的元素而不是包括进来，因此x[-1,]表示取出矩阵x的除了第一行元素外的其他元素。

补充：R语言-基本语法、数据类型及索引

1. 基本语法

print() 、cat()：打印输出

#：单行注释

if(FALSE){code block}：多行注释

2. 数据类型

class()：查看数据类型

2.1 基本数据类型

2.2 向量Vector

c()函数创建向量。

注意：必须保证元素类型相同，否则会默认进行类型转换。

> x <- c(1, 2)> class(x)[1] "numeric"> x <- c('s')> class(x)[1] "character"> x <- c(1, 2, 's')> class(x)[1] "character"

2.3 列表List

列表可以包含许多不同类型的元素，如向量、函数、嵌套列表。

注意：[]与[[]]的区别。[]取出来的仍是一个列表，[[]]取出来的是本身的数据类型。

> list1 <- list(c(2,3), 21, 's', sin)  # 分别包含列表、数字、字符、函数> class(list1)[1] "list"> list1[1] # 取出来的仍是一个列表[[1]][1] 2 3> list1[[1]] # 取出来的是子列表中的元素[1] 2 3> class(list1[1])[1] "list"> class(list1[[1]])[1] "numeric"> list1[[2]][1] 21> list1[2] + 2Error in list1[2] + 2 : non-numeric argument to binary operator> list1[[2]] + 2[1] 23> list1[[4]]function (x)  .Primitive("sin")> class(list1[[4]])[1] "function"

2.4 矩阵Matrix

矩阵是二维数据集，它可以使用矩阵函数的向量输入创建。

byrow参数决定元素存放的顺序。

> M <- matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)> M     [,1] [,2] [,3][1,] "a"  "a"  "b" [2,] "c"  "b"  "a" > M[,1] # 取出第一列数据[1] "a" "c"> M[1,] # 取出第一行数据[1] "a" "a" "b"> M[2,1] # 取出单个元素[1] "c"

2.5 数组Array

利用数组可以创建任意维度的数据。

> array1 <- array(c('green','yellow'), dim=c(3,3,2))> array1, , 1     [,1]     [,2]     [,3]    [1,] "green"  "yellow" "green" [2,] "yellow" "green"  "yellow"[3,] "green"  "yellow" "green" , , 2     [,1]     [,2]     [,3]    [1,] "yellow" "green"  "yellow"[2,] "green"  "yellow" "green" [3,] "yellow" "green"  "yellow"

2.6 因子Factor

因子是使用向量创建的对象。它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签是字符类型。 它们在统计建模中非常有用。

使用factor()函数创建因子。nlevels函数给出级别计数。

> apple_colors <- c('green','green','yellow','red','red','red','green')> factor_apple <- factor(apple_colors)> factor_apple[1] green  green  yellow red    red    red    green Levels: green red yellow> nlevels(factor_apple)[1] 3

2.7 数据框Data Frame

表格数据对象。每列可以包含不同的数据类型。 第一列可以是数字，而第二列可以是字符，第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。

使用data.frame()函数创建数据框。

# 创建数据框，表格对象> BMI <- data.frame(     gender = c("Male", "Male","Female"),      height = c(152, 171.5, 165),      weight = c(81,93, 78),     Age = c(42,38,26) ) > BMI  gender height weight Age1   Male  152.0     81  422   Male  171.5     93  383 Female  165.0     78  26# 获取第二列> BMI[2]  height1  152.02  171.53  165.0# 获取第一行> BMI[1,]  gender height weight Age1   Male    152     81  42# 获取第一列数据，类型为DataFrame> BMI[1]  gender1   Male2   Male3 Female> class(BMI[1])[1] "data.frame"# 获取第一列，并将其转换为factor类型> BMI[,1][1] Male   Male   FemaleLevels: Female Male# 获取第一个元素，转换为factor类型> BMI[1,1][1] MaleLevels: Female Male# 获取第二列，不改变数据类型> BMI[2]  height1  152.02  171.53  165.0# 获取第二列，改变数据类型> BMI[,2][1] 152.0 171.5 165.0# 根据列的名称获取factor类型数据data_frame$col_name

以上就是怎么在R语言数据框中使用负索引，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注编程网精选频道。