在使用R做数据挖掘时,最常用的数据结构莫过于dataframe了,下面列出几种常见的dataframe的操作方法。
1.查看数据
head(dataframe) # 查看数据前10行 tail(dataframe) # 查看数据后10行 |
2.合并数据
(1)data.frame(x,y)
x,y是dataframe或者一列数据,x和y的行数一样,该操作得到一个新的dataframe,
该dataframe是x和y拼合而成,行数与x/y的行数相同,列数为x和y的列数和。
例:
> x<-c(1:10) > y<-x^2 > newdata<-data.frame(x,y) > head(newdata) x y 1 1 1 2 2 4 3 3 9 4 4 16 5 5 25 6 6 36 > z<-c(2:11) > newdata<-data.frame(newdata, z) > head(newdata) x y z 1 1 1 2 2 2 4 3 3 3 9 4 4 4 16 5 5 5 25 6 6 6 36 7 |
(2)cbind(x,y)
等同于data.frame(x,y)
(3)rbind(x,y)
x,y均为data.frame,要求x和y的列向量个数一致,该操作得到一个新的dataframe,
该dataframe是x和y的数据拼接起来,行数等于x和y的行数之和,列数等于x/y的列数
例:
> t<-c(0,0,0)
> newdata<-rbind(newdata, t)
> newdata
x y z
1 1 1 2
2 2 4 3
3 3 9 4
4 4 16 5
5 5 25 6
6 6 36 7
7 7 49 8
8 8 64 9
9 9 81 10
10 10 100 11
11 0 0 0
|
3.筛选数据
(1)subset:从一个dataframe中筛选出符合条件的数据
> newdata
x y z
1 1 1 2
2 2 4 3
3 3 9 4
4 4 16 5
5 5 25 6
6 6 36 7
7 7 49 8
8 8 64 9
9 9 81 10
10 10 100 11
11 0 0 0
> newdata.subset<-subset(newdata, z>5)
> newdata.subset
x y z
5 5 25 6
6 6 36 7
7 7 49 8
8 8 64 9
9 9 81 10
10 10 100 1
> subset(newdata, z>6&x>8)
x y z
9 9 81 10
10 10 100 11
> subset(newdata, z>6|x!=0)
x y z
1 1 1 2
2 2 4 3
3 3 9 4
4 4 16 5
5 5 25 6
6 6 36 7
7 7 49 8
8 8 64 9
9 9 81 10
10 10 100 11
|
(2)transform:对一个dataframe做一些变换
> newdata.tran
x y z newx
1 1 1 2 -1
2 2 4 3 -2
3 3 9 4 -3
4 4 16 5 -4
5 5 25 6 -5
6 6 36 7 -6
7 7 49 8 -7
8 8 64 9 -8
9 9 81 10 -9
10 10 100 11 -10
11 0 0 0 0
> newdata.tran<-transform(newdata, newx=-x, newy=log(y))
> newdata.tran
x y z newx newy
1 1 1 2 -1 0.000000
2 2 4 3 -2 1.386294
3 3 9 4 -3 2.197225
4 4 16 5 -4 2.772589
5 5 25 6 -5 3.218876
6 6 36 7 -6 3.583519
7 7 49 8 -7 3.891820
8 8 64 9 -8 4.158883
9 9 81 10 -9 4.394449
10 10 100 11 -10 4.605170
11 0 0 0 0 -Inf
|
4.去除重复数据
> x<-c(1,0,1,0); > y<-c(0,0,1,0) > test<-data.frame(x,y) > test x y 1 1 0 2 0 0 3 1 1 4 0 0 > duplicated(test) [1] FALSE FALSE FALSE TRUE > test1<-test[which(!duplicated(test)),] > test1 x y 1 1 0 2 0 0 3 1 1 |
5.两种数据按照指定key聚合 (1)merge > z # z是一个dataframe
x y
1 1 5
2 2 9
3 3 4
> w # w是一个dataframe
w1 w2
1 5 2.5
2 4 2.0
3 9 3.0
现在想将w的第二列按照z的第二列和w的第一列的对应关系合并到z里面
即变成:
x y w2
1 1 5 2.5
2 2 9 3.0
3 3 4 2.0
merge(z, w, by.x='y', by.y='w1', sort=F)
y x w2
15 1 2.5
29 2 3.0
34 3 2.0
1
2
3
6.数据聚合,融合(需要载入reshape包)
(1)melt(data, id.vars, measure.vars)
data以id.vars指定的列为key,将measure.vars指定的列做拆分,以前的key->a1,a2,...aN 拆成 key->a1, key->a2, ..., key->aN。在拆分的时候增加一个label,表明a1,a2,...,aN来源于以前的data中的哪一列。
例:df是一个dataframe,包含x,y坐标,对应的label,以及用logit和svm预测的结果,我们希望按照x,y把一行数据按照label,logit,svm拆成三行数据,分别用不同的标号代表来源于label、logit还是svm,然后用另外一个标号表示原来label,logit,svm的取值,因此原来2500行的数据会被拆分成7500个(2500*3),同时原来5列变量变成4列变量(x,y,值来源于哪一列,该列的取值)
> head(df)
X Y Label Logit SVM
1 0.2655087 0.52601906 1 0 1
2 0.3721239 0.07333542 1 0 1
3 0.5728534 0.84974175 1 0 1
4 0.9082078 0.42305801 0 0 0
5 0.2016819 0.98809607 0 0 1
6 0.8983897 0.47887413 0 0 0
> dim(df)
[1] 2500 5
> predictions <- melt(df, id.vars = c('X', 'Y'))
> head(predictions)
X Y variable value
1 0.2655087 0.52601906 Label 1
2 0.3721239 0.07333542 Label 1
3 0.5728534 0.84974175 Label 1
4 0.9082078 0.42305801 Label 0
5 0.2016819 0.98809607 Label 0
6 0.8983897 0.47887413 Label 0
> dim(predictions)
[1] 7500 4
> table(predictions$variable)
Label Logit SVM
2500 2500 250
|
(2)cast
head(installations) # Package User Installed #1 abind 1 1 #2 AcceptanceSampling 1 0 #3 ACCLMA 1 0 #4 accuracy 1 1 #5 acepack 1 0 #6 aCGH.Spline 1 0 # Ninth code snippet library('reshape') # user和Package构成一个矩阵,矩阵的数值用installed列对应的数填充,即matrix(i,j)表示用户i是否有安装packagej user.package.matrix <- cast(installations, User ~ Package, value = 'Installed') user.package.matrix[, 1] # 第一列表示user的编号 # [1] 1 3 4 5 6 7 8 9 11 13 14 15 16 19 21 23 25 26 27 28 29 30 31 33 34 #[26] 35 36 37 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 #[51] 64 65 user.package.matrix[, 2] # 后面n列表示每个user是否有按照某个Package包 # [1] 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 #[39] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 |