R-data-frames

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R-データフレーム

データフレームはテーブルまたは2次元配列のような構造で、各列には1つの変数の値が含まれ、各行には各列の値のセットが1つ含まれます。

以下は、データフレームの特性です。

  • 列名は空ではないはずです。
  • 行名は一意である必要があります。
  • データフレームに格納されるデータは、数値、ファクタ、または文字タイプです。
  • 各列には同じ数のデータ項目が含まれている必要があります。

データフレームの作成

# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
   emp_id = c (1:5),
   emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
   salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

   start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
      "2015-03-27")),
   stringsAsFactors = FALSE
)
# Print the data frame.
print(emp.data)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

 emp_id    emp_name     salary     start_date
1     1     Rick        623.30     2012-01-01
2     2     Dan         515.20     2013-09-23
3     3     Michelle    611.00     2014-11-15
4     4     Ryan        729.00     2014-05-11
5     5     Gary        843.25     2015-03-27

データフレームの構造を取得する

データフレームの構造は、* str（）*関数を使用して確認できます。 

# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
   emp_id = c (1:5),
   emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
   salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

   start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
      "2015-03-27")),
   stringsAsFactors = FALSE
)
# Get the structure of the data frame.
str(emp.data)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

'data.frame':   5 obs. of  4 variables:
 $ emp_id    : int  1 2 3 4 5
 $ emp_name  : chr  "Rick" "Dan" "Michelle" "Ryan" ...
 $ salary    : num  623 515 611 729 843
 $ start_date: Date, format: "2012-01-01" "2013-09-23" "2014-11-15" "2014-05-11" ...

データフレームのデータの概要

統計の概要とデータの性質は、* summary（）*関数を適用することで取得できます。 

# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
   emp_id = c (1:5),
   emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
   salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

   start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
      "2015-03-27")),
   stringsAsFactors = FALSE
)
# Print the summary.
print(summary(emp.data))

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

     emp_id    emp_name             salary        start_date
 Min.   :1   Length:5           Min.   :515.2   Min.   :2012-01-01
 1st Qu.:2   Class :character   1st Qu.:611.0   1st Qu.:2013-09-23
 Median :3   Mode  :character   Median :623.3   Median :2014-05-11
 Mean   :3                      Mean   :664.4   Mean   :2014-01-14
 3rd Qu.:4                      3rd Qu.:729.0   3rd Qu.:2014-11-15
 Max.   :5                      Max.   :843.2   Max.   :2015-03-27

データフレームからデータを抽出する

列名を使用してデータフレームから特定の列を抽出します。 

# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
   emp_id = c (1:5),
   emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
   salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

   start_date = as.Date(c("2012-01-01","2013-09-23","2014-11-15","2014-05-11",
      "2015-03-27")),
   stringsAsFactors = FALSE
)
# Extract Specific columns.
result <- data.frame(emp.data$emp_name,emp.data$salary)
print(result)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

  emp.data.emp_name emp.data.salary
1              Rick          623.30
2               Dan          515.20
3          Michelle          611.00
4              Ryan          729.00
5              Gary          843.25

最初の2行を抽出してから、すべての列を抽出します 

# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
   emp_id = c (1:5),
   emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
   salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

   start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
      "2015-03-27")),
   stringsAsFactors = FALSE
)
# Extract first two rows.
result <- emp.data[1:2,]
print(result)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

  emp_id    emp_name   salary    start_date
1      1     Rick      623.3     2012-01-01
2      2     Dan       515.2     2013-09-23

2 ^ nd ^および4 ^ th ^列で3 ^ rd ^および5 ^ th ^行を抽出します 

# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
   emp_id = c (1:5),
   emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
   salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

    start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
      "2015-03-27")),
   stringsAsFactors = FALSE
)

# Extract 3rd and 5th row with 2nd and 4th column.
result <- emp.data[c(3,5),c(2,4)]
print(result)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

  emp_name start_date
3 Michelle 2014-11-15
5     Gary 2015-03-27

データフレームを展開

データフレームは、列と行を追加することで拡張できます。

列を追加

新しい列名を使用して列ベクトルを追加するだけです。 

# Create the data frame.
emp.data <- data.frame(
   emp_id = c (1:5),
   emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
   salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

   start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
      "2015-03-27")),
   stringsAsFactors = FALSE
)

# Add the "dept" coulmn.
emp.data$dept <- c("IT","Operations","IT","HR","Finance")
v <- emp.data
print(v)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

  emp_id   emp_name    salary    start_date       dept
1     1    Rick        623.30    2012-01-01       IT
2     2    Dan         515.20    2013-09-23       Operations
3     3    Michelle    611.00    2014-11-15       IT
4     4    Ryan        729.00    2014-05-11       HR
5     5    Gary        843.25    2015-03-27       Finance

行を追加する

既存のデータフレームに永続的に行を追加するには、既存のデータフレームと同じ構造で新しい行を取り込み、* rbind（）*関数を使用する必要があります。

以下の例では、新しい行を含むデータフレームを作成し、既存のデータフレームとマージして最終的なデータフレームを作成します。 

# Create the first data frame.
emp.data <- data.frame(
   emp_id = c (1:5),
   emp_name = c("Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary"),
   salary = c(623.3,515.2,611.0,729.0,843.25),

   start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11",
      "2015-03-27")),
   dept = c("IT","Operations","IT","HR","Finance"),
   stringsAsFactors = FALSE
)

# Create the second data frame
emp.newdata <-   data.frame(
   emp_id = c (6:8),
   emp_name = c("Rasmi","Pranab","Tusar"),
   salary = c(578.0,722.5,632.8),
   start_date = as.Date(c("2013-05-21","2013-07-30","2014-06-17")),
   dept = c("IT","Operations","Fianance"),
   stringsAsFactors = FALSE
)

# Bind the two data frames.
emp.finaldata <- rbind(emp.data,emp.newdata)
print(emp.finaldata)

上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます- 

  emp_id     emp_name    salary     start_date       dept
1      1     Rick        623.30     2012-01-01       IT
2      2     Dan         515.20     2013-09-23       Operations
3      3     Michelle    611.00     2014-11-15       IT
4      4     Ryan        729.00     2014-05-11       HR
5      5     Gary        843.25     2015-03-27       Finance
6      6     Rasmi       578.00     2013-05-21       IT
7      7     Pranab      722.50     2013-07-30       Operations
8      8     Tusar       632.80     2014-06-17       Fianance
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