r語言有5種資料結構:
向量 vetor
矩陣 matrix
陣列 array
資料框 detaframe
列表 list
本文不做過多詳解,請參考:其他小夥伴整理
針對向量
paste():拼接函式,將兩個向量中的每個資料用sep中的符號隔開後合併。
rbind(df1,df2):資料框行合併
cbind(df1,df2):資料框列合併
類似excel裡的vlookup功能
假如現在有兩個資料表,ex1和ex2,很顯然他們有公共部分,如果想將ex1和ex2中公共的某一屬性的所有資料合併,可以用到merge函式
基本用法:
以上無論是重新命名(使其擁有公共的列名)還是保證原有的列名,執行結果皆為:
可看到,ex1和ex2中通過id索引將共有的id資料全部組合到了一起。
如果想要在保留某一列表所有資料的前提下合併另一列表的公共變數的其他資料:
merge(df1,df2,by=" * 「,all.x=true)
或merge(df1,df2,by=」 * ",all.y=true)
三類函式的對比
例子:以收入資料框為例子(資料為本人胡編亂造)
根據不同性別和不同學歷的的人的收入進行求和:
(df1$income,
list
(df1$***,df1$education)
, sum)
by函式
by(data,indics , fun)
by(df$a變數,df $b變數 , 函式)
依舊為上例:
by
(df1$income,
list
(df1$***,df1$education)
,sum)
執行結果:
aggregate函式
aggregate(x~x1+x2+…,data,fun)
by(df$a~b+c+…,資料集, 函式)
這裡的語法和上面兩個函式不太一樣,這裡的要求是被計算量~篩選變數1+篩選變數2
例子:
aggregate
(income~***+education,df1,sum)
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