相关文章推荐
想出家的海龟  ·  SpringCloud ...·  1 年前    · 
沉着的大白菜  ·  Sub or Function not ...·  1 年前    · 
挂过科的打火机  ·  Python Mixed Integer ...·  2 年前    · 

在R语言里面,DataFrame的一列数据本质上可以认为是一个向量或列表,但是一行数据不是。

今天有一个31列的数据集,由于放在第一行的变量名格式不规范,读入数据的时候不能顺带读入变量名。于是跳过首行,先直接读入数据,之后手动给DataFrame命名。

为了避免出错,把变量第一行作为DataFrame读入,于是得到一个只有一行的DataFrame。

headers <- read_table2("headers.dat", col_names=FALSE)
headers <- c(t(headers))

之后用以下命令来重命名之前读入的DataFrame: colnames(data) <- headers

其中 t(headers) 是转置,把一行变成一列。

转载于:https://www.cnblogs.com/yaos/p/10686469.html

在R语言里面,DataFrame的一列数据本质上可以认为是一个向量或列表,但是一行数据不是。今天有一个31列的数据集,由于放在第一行的变量名格式不规范,读入数据的时候不能顺带读入变量名。于是跳过首行,先直接读入数据,之后手动给DataFrame命名。为了避免出错,把变量第一行作为DataFrame读入,于是得到一个只有一行的DataFrame。headers &lt;- read_table... 数据 类型: 数据 类型指的是用于声明不同类型的变量或函数的一个广泛的系统。变量的类型决定了变量存储占用的空间,以及如何解释存储的位模式; R 语言中的最基本 数据 类型主要有三种: library(readxl) library(tidyverse) orders <- read_excel("Weibo_2020Coron.xlsx") %>% #导入 数据 select("title") #只保留"titl.
Rscript /jhbigdata/appform/etc/R-code/Method-shujutongji/All-combination-Below.R /mnt/hdfs/user/jhadmin/duoyuanxianxing.csv R1 Fertility,Agriculture,Examination,Education,Catholic,Infant.Mortality 原始...
现在给大家介绍的 数据 处理技巧是长转宽,也就相当于Excel中的转置,不过用 R语言 实现的长转宽还有 数据 合并的功能,自然比Excel强大多了。这里给大家介绍4个函数,其中melt()、dcast()来自reshape2包,gather()、spread()来自tidyr包一、宽转长——melt()、gather()mydata&lt;-data.frame( name=c("store1","st...
df <- data.frame(col1 = c(1, NA, 3, 4), col2 = c(5, 6, 7, 8)) df_filtered <- df[complete.cases(df$col1), ] 这样就可以得到一个新的 dataframe ,其中只包含 col1 列中非 NA 的行。 > df_filtered col1 col2 1 1 5 3 3 7 4 4 8