R中读取数据只取某几列的问题？

data【，2】data中第二列
data【1，】data中第一行
data【，2：4】data中第2到4列
data【2：4，】data中第2到4行

那要读取，1，4，5列怎么办？共6列

解答：dat[,c(1,4,5)]

你好，我想问你个问题：
如果数据文件比较大，读取时间会比较慢，因此想只读取一部分数据，该怎么做呢？

用read.table可以实现吗？或者有什么按条件读取的语句？谢谢讲解一下

假设数据文件是这样的，只希望读取2014年的数据。
Date                  income              outcome
1900-01-01         10                      20
2012-07-02         30                       50
…

2014-12-31         70                           30

---

请问如果是
name   data
1  am        10
2  bi        4
3  ct        6
4  gu       7
5  el        4
。
。

想要读取name为“bi”“el”的每行数据，怎么办？假设有很多行，并且不知道name对应的行数

解答：d[dname==”de”|dname==”ji”,]

---

楼上的选列和选行的问题用dplyr包都能解决，选列用select, 如果只知道列名不想去找在哪一列，select(data,colname)就行，其中colname可以是字符向量，还能像1：3这样切片，去除某列可以 -colname 。至于选行，filter(data,data$name %in% c(“bi”,”el”))可以解决。其中%in%为判断是否属于，相对应的有%nin%不属于。

你好想问你个问题：
如果数据文件比较大，读取时间会比较慢，因此想只读取一部分数据，该怎么做呢？
用read.table可以实现吗？或者有什么按条件读取的语句？谢谢讲解一下

假设数据文件是这样的，只希望读取2014年的数据。
Date                  income              outcome
1900-01-01         10                      20
2012-07-02         30                       50
…

2014-12-31         70                           30

—

你好想问你个问题：
如果数据文件比较大，读取时间会比较慢，因此想只读取一部分数据，该怎么做呢？
用 …

train.data<-as.data.frame(modeData(数据集的名称，data.window=c(‘1970-01-01′
,’1999-12-31’)))
test.data<-na.omit(as.data.frame(modeData(数据集的名称，data.window=c(‘2000-01-01′
,’2009-09-15’))))

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报名方式

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报名费用

Level Ⅰ：1200 RMB

Level Ⅱ：1700 RMB

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考试地点

Level Ⅰ：中国区30+省市，70+城市，250+考场，考生可就近考场预约考试 >看看我所在的地哪里报名<

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报考条件

业务数据分析师 CDA Level I >了解更多<

▷ 报考条件：无要求。

▷ 考试时间：随报随考。

建模分析师 CDA Level II >了解更多<

▷ 报考条件（满足任一即可）：

1、获得CDA Level Ⅰ认证证书；

2、本科及以上学历，需从事数据分析相关工作1年以上；

3、本科以下学历，需从事数据分析相关工作2年以上。

▷ 考试时间：

一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。

大数据分析师 CDA Level II >了解更多<

▷ 报考条件（满足任一即可）：

1、获得CDA Level Ⅰ认证证书；

2、本科及以上学历，需从事数据分析相关工作1年以上；

3、本科以下学历，需从事数据分析相关工作2年以上。

▷ 考试时间：

一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。

数据科学家  CDA Level III >了解更多<

▷ 报考条件（满足任一即可）：

1、获得CDA Level Ⅱ认证证书；

2、本科及以上学历，需从事数据分析相关工作3年以上；

3、本科以下学历，需从事数据分析相关工作4年以上。

▷ 考试时间：

一年四届 3月、6月、9月、12月的最后一个周六。

（备注：数据分析相关工作不限行业，可涉及统计，数据分析，数据挖掘，数据库，数据管理，大数据架构等内容。）

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