R语言入门——取子集

男娘i 2022-09-11 15:22 168阅读 0赞

### 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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