
R语言实现数据操作
1.选择与查看数据
#选定数据
>data(iris)
#查看数据,按列展开,观测数据类型
>str(iris)
'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#按列展开,进行数据统计观测
>summary(iris)
Sepal.Length Sepal.Width
Min. :4.300 Min. :2.000
1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800
Median :5.800 Median :3.000
Mean :5.843 Mean :3.057
3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300
Max. :7.900 Max. :4.400
Petal.Length Petal.Width
Min. :1.000 Min. :0.100
1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300
Median :4.350 Median :1.300
Mean :3.758 Mean :1.199
3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800
Max. :6.900 Max. :2.500
Species
setosa :50
versicolor:50
virginica :50
#按行展开,查看前10行
>head(iris,10) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
1 5.1 3.5 1.4
2 4.9 3.0 1.4
3 4.7 3.2 1.3
4 4.6 3.1 1.5
5 5.0 3.6 1.4
6 5.4 3.9 1.7
7 4.6 3.4 1.4
8 5.0 3.4 1.5
9 4.4 2.9 1.4
10 4.9 3.1 1.5
Petal.Width Species
1 0.2 setosa
2 0.2 setosa
3 0.2 setosa
4 0.2 setosa
5 0.2 setosa
6 0.4 setosa
7 0.3 setosa
8 0.2 setosa
9 0.2 setosa
10 0.1 setosa
#按行展开,观测后10行
>tail(iris,10)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
141 6.7 3.1 5.6
142 6.9 3.1 5.1
143 5.8 2.7 5.1
144 6.8 3.2 5.9
145 6.7 3.3 5.7
146 6.7 3.0 5.2
147 6.3 2.5 5.0
148 6.5 3.0 5.2
149 6.2 3.4 5.4
150 5.9 3.0 5.1
Petal.Width Species
141 2.4 virginica
142 2.3 virginica
143 1.9 virginica
144 2.3 virginica
145 2.5 virginica
146 2.3 virginica
147 1.9 virginica
148 2.0 virginica
149 2.3 virginica
150 1.8 virginica
#观测数据内的某一行 `
>table(iris$Sepal.Length)
4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5 5.1 5.2
1 3 1 4 2 5 6 10 9 4
5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 6 6.1 6.2
1 6 7 6 8 7 3 6 6 4
6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 7 7.1 7.2
9 7 5 2 8 3 4 1 1 3
7.3 7.4 7.6 7.7 7.9
1 1 1 4 1
#观测数据的容量
> object.size(iris)
7088 bytes
深入观测方法
#选择某一行某一列数据,一行一列
>iris[1,1]
[1] 5.1
#使用c()选择多行
> sepal.iris = iris[,c("Sepal.Length","Sepal.Width")]
> str(sepal.iris)
'data.frame': 150 obs. of 2 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
#指定观测那几行的那几个
> FIVE.sepal.iris = iris[1:5,c("Sepal.Length","Sepal.Width")]
> str(FIVE.sepal.iris)
'data.frame': 5 obs. of 2 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6
#设置筛选条件,例如iris中species的仅包括setosa类型的数据,后面指定了列数
> setosa.data = iris[iris$Species=="setosa",1:5]
> str(setosa.data)
'data.frame': 50 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#使用subset函数来获取数据集的子集
> sepal.data = subset(iris,select = c("Sepal.Length","Sepal.Width"))
> str(sepal.data)
'data.frame': 150 obs. of 2 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
#subset获取仅包含setosa的数据
> setosa.data = subset(iris,Species=="setosa")
> str(setosa.data)
'data.frame': 50 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#subset运用条件来筛选数据
> example.data = subset(iris,Petal.Length<=1.4 & Petal.Width>=0.2,select = Species )
> str(example.data)
'data.frame': 21 obs. of 1 variable:
$ Species: Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#具有相同行相同列的数据合并为一组,
> flower.type = data.frame(Species = "setosa",Flower = "iris")
> merge(flower.type,iris[1:3,],by = "Species")
Species Flower Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1 setosa iris 5.1 3.5 1.4 0.2
2 setosa iris 4.9 3.0 1.4 0.2
3 setosa iris 4.7 3.2 1.3 0.2
#函数order可以返回指定列进行数据排序后的数据框,下面是花萼长度从大到小排序
> head(iris[order(iris$Sepal.Length,decreasing = TRUE),])
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica
106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
扩展
#函数sub与gsub支持使用正则表达示对字符串的处理,分别替换第一个字符与所有字符
> iris10 = iris
> sub("e","z",names(iris10))
[1] "Szpal.Length" "Szpal.Width" "Pztal.Length" "Pztal.Width" "Spzcies"
> gsub("e","z",names(iris10))
[1] "Szpal.Lzngth" "Szpal.Width" "Pztal.Lzngth" "Pztal.Width" "Spzcizs"
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10