No.9 基本数据操作2

主要内容：

• 数据集的合并
• 删除重复观测值
• 数据排序
• 整合数据

1.数据集的合并

1.1 merge（横向合并）

?

1 2 3 4 5

?merge merge(a,b) merge(a,b,by = "公共的列名") merge(a,b,by.x = "列名",by.y = "列名1") merge(a,b,by.x = "列名",by.y = "列名1",all.y = TRUE)

1.2 cbind（横向合并）

 

1.3 rbind（纵向合并）要求两个数据量列名一样

2.删除重复观测值

?

1 2 3 4 5 6 7

x <- c("a", "b", "c", "a", "b", "d") duplicated(x) duplicated(x,fromLast = TRUE)#从后往前结果：> x <- c("a", "b", "c", "a", "b", "d") > duplicated(x) [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE > duplicated(x,fromLast = TRUE)#从后往前 [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

 

?

1 2 3 4

x <- c("a", "b", "c", "a", "b", "d") duplicated(x) x[!duplicated(x)] 运行结果：> x[!duplicated(x)] [1] "a" "b" "c" "d"

　

3.数据排序

3.1 sort 

3.2 order

3.3 rank

?

1 2 3 4 5 6

sort(x) #从小到大排序 sort(x,decreasing = T) #从大到小排序   order(x) #从小到大排序,返回的是向量的索引   rank(x)

　　

4.转置

?

1 2

#转置 t(x)

　　

5.分组

?

1	aggregate()

6.抽样

?

1

sample()

?

1 2 3 4 5 6 7 8

set.seed(11) #设置种子，让每次随机抽样的结果一样 sample(1:100,10)   #不放回抽样 sample(1:100,10)   #有放回抽样 sample(100,10,replace = T)

　例子：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

#从一个数据框中抽n行 data1 nrow1 <- sample(nrow(data1),3) newdata_4 <- data1[nrow1,] newdata_4结果：> #从一个数据框中抽n行 > data1   C1  fruit C3 income25  C5 sum2 class24 1  1   苹果 67       56 123  123    high 2  3   香蕉 45       89 134  134  middle 3  4 圣女果 57       72 129  129    high 4  5 百香果 26       89 115  115     low 5  6 火龙果 34       87 121  121  middle 6  7     梨 43       64 107  107  middle > nrow1 <- sample(nrow(data1),3) > newdata_4 <- data1[nrow1,] > newdata_4   C1  fruit C3 income25  C5 sum2 class24 4  5 百香果 26       89 115  115     low 5  6 火龙果 34       87 121  121  middle 1  1   苹果 67       56 123  123    high