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Data Frame一般被譯為數(shù)據(jù)框，感覺(jué)就像是R中的表，由行和列組成，與Matrix不同的是，每個(gè)列可以是不同的數(shù)據(jù)類型，而Matrix是必須相同的。Data Frame每一列有列名，每一行也可以指定行名。如果不指定行名，那么就是從1開(kāi)始自增的Sequence來(lái)標(biāo)識(shí)每一行。所以說(shuō)數(shù)據(jù)框在R語(yǔ)言中可是個(gè)好東西，R中它是用的非常頻繁也是非常有用的數(shù)據(jù)集合。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

> a1 <- c(1:3) 
> a2 <- c('a','b','v') 
> dat <- data.frame(a1,a2) 
> dat
a1 a2
1 1 a
2 2 b
3 3 v

這樣就定義了一個(gè)以a1、a2為兩列的數(shù)據(jù)框，第一列是數(shù)值型，第二列是字符型。
當(dāng)然了，后面會(huì)講到，讀取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件的話，比如csv、空格或者逗號(hào)分隔的txt文件，我們可以直接用相應(yīng)的read.csv或者是read.table直接讀進(jìn)來(lái)成為數(shù)據(jù)框。

訪問(wèn)元素
訪問(wèn)第一行：

> dat[1,]
a1 a2
1 1 a

訪問(wèn)第一列

> dat[,1]
[1] 1 2 3

或者是直接引用列名

> dat$a1
[1] 1 2 3

前面講過(guò)，可以直接用attach(dat)綁定dat，就不需要數(shù)據(jù)名前綴了，這里還是再?gòu)?fù)習(xí)一遍吧！

>attach(dat)
> a1
[1] 1 2 3

使用完后解除綁定，及時(shí)釋放資源，這時(shí)候就不能直接用列名了。

添加新列
比如添加一個(gè)名為a3的列

> dat$a3 <- c('f','m','f') > dat
a1 a2 a3
1 1 a f
2 2 b m
3 3 v f

查詢
查詢某一個(gè)列變量滿足某一個(gè)條件或者找指定值用的很多，用which()函數(shù)。
查詢dat中a3列取值為'm'的行，我們可以這樣

> dat[which(dat$a3 == 'm'),]
a1 a2 a3
2 2 b m

前面講過(guò)，dat[2,]表示dat的第二行，這里which(dat$a3 == 'm')表示滿足條件的行，可以有多個(gè)，再加上','，構(gòu)成完整的滿足dat中a3列取值為'm'的行的查詢語(yǔ)句，這個(gè)用的很頻繁，需要重點(diǎn)掌握。

連接、合并
這是R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析基本功。我一般在做R語(yǔ)言網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)時(shí)需要把每一張網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)框，然后循環(huán)拼接、合并，最后保存到本地。一般用merge()函數(shù)。
再創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)框dat1

> dat1 <- data.frame(c('q1','q2','q3'),c(1,4,5)) > dat1
c..q1....q2....q3.. c.4.6.
1 q1 4
2 q2 5
3 q3 6
> names(dat1) <- c('a4','a5') > dat1
a4 a5
1 q1 1
2 q2 4
3 q3 5

找出dat的a1屬性值與dat1的a5屬性等值的所有行進(jìn)行按列連接，組成新行。

> dat2 <- merge(dat,dat1,by.x = 'a1',by.y = 'a5') > dat2
a1 a2 a3 a4
1 1 a f q1

學(xué)過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的人知道，這相當(dāng)于數(shù)據(jù)框庫(kù)操作的迪卡兒等值連接。
關(guān)于R的數(shù)據(jù)框就到這里！