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  • @[R语言构造列表与数据库) 列表 一、列表 列表的构造 列表“list”是一种比较的特别的对象集合,不同的序号对于不同的元素,当然元素的也可以是不同类型的,那么我们用R语言先简单来构造一个列表。 eg: “约翰的...

    @[R语言构造列表与数据库框)

    一、列表

    1. 列表的构造
      列表“list”是一种比较的特别的对象集合,不同的序号对于不同的元素,当然元素的也可以是不同类型的,那么我们用R语言先简单来构造一个列表。
      eg: “约翰的爱人名叫玛丽,有三个孩子,两男一女,他们的年龄分别是12、13、15”这里插入图片描述
      我们在构造列表后,想要提取列表的相关数据,例如我想知道名字“name”,可以通过编写“lst[[[“name”]] or lst$name"来提取关于样本里“name”的数值,如果想提取某组数据中的某一个元素,可以运用[[小标]]的格式引用,例如图中想要提取“age”中的第二个元素,因此通过“lst[[4]][2]”来提取。
    2. 列表的修改
      列表的元素可以修改,只需要将元素引用赋值即可,例如将“name”中的“john”改成“peter”
      在这里插入图片描述
      如果想增加一项的话,那么赋值也可以完成,比如增加孩子身高一项,直接“lst$child.tall<-c(150,160,180)”即可

    二、数据框

    1. 数据框的生成

    数据框可以用data.frame()函数生成,其用法与lst()函数相同,各自变量变成数据框的成分,自变量可以命名,成为变量名。例如

    在这里插入图片描述
    如果一个列表的成分满足数据框成分的要求,它可以用as.data.frame()函数强制转换为数据框。例如
    在这里插入图片描述
    一个矩阵也是可以用data.frame()转换为一个数据框,如光它原来有列名被作为数据框的变量名;否则系统自动为矩阵的各列起一个变量名。如
    在这里插入图片描述

    2.数据框的引用
    引用数据框元素的方法与应用矩阵元素的方法相同,可以使用下标或下标向量,也可以使用名字或者名字向量。如

    在这里插入图片描述
    数据框的各行也可以定义名字,也可以用rownames属性定义,如

    3.attach()函数
    attach()函数可以把数据框中的变量“链接”到内存中,这样便于数据框数据的调用,例如

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  • R语言数据框行转实例

    万次阅读 2014-11-19 17:49:29
    目的:需要把数据框的行列进行转置 方法: # 原始数据框 > hrl_jd_mon  年份 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 1 2010年 51.2 45.8 55.8 62.9 63.8 59.5 80.5 78.0 66.0 92.3 50....

    目的:需要把数据框的行列进行转置

    方法:

    # 原始数据框
    > hrl_jd_mon
        年份 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月
    1 2010年 51.2 45.8 55.8 62.9 63.8 59.5 80.5 78.0 66.0 92.3  50.80   55.6
    2 2011年 54.8 54.4 64.1 78.5 64.5 63.4 95.3 89.2 68.8 86.1  51.40   52.4
    3 2012年 53.0 46.1 52.8 72.6 49.8 50.1 65.3 64.6 54.4 73.0  39.40   40.5
    4 2013年 40.7 43.7 45.1 50.9 40.7 41.1 50.7 54.5 37.8 62.5  30.20   29.6
    5 2014年 28.2 34.1 30.3 33.4 31.5 23.5 32.3 33.0 22.5 29.9   3.31    0.0

    # 转置过程:
    > 月份 <- c("一月","二月","三月","四月","五月","六月","七月","八月","九月","十月","十一月","十二月")

    > data.frame(hrl_jd_mon,row.names=1)
           一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月
    2010年 51.2 45.8 55.8 62.9 63.8 59.5 80.5 78.0 66.0 92.3  50.80   55.6
    2011年 54.8 54.4 64.1 78.5 64.5 63.4 95.3 89.2 68.8 86.1  51.40   52.4
    2012年 53.0 46.1 52.8 72.6 49.8 50.1 65.3 64.6 54.4 73.0  39.40   40.5
    2013年 40.7 43.7 45.1 50.9 40.7 41.1 50.7 54.5 37.8 62.5  30.20   29.6
    2014年 28.2 34.1 30.3 33.4 31.5 23.5 32.3 33.0 22.5 29.9   3.31    0.0


    > t1 <- t(data.frame(hrl_jd_mon,row.names=1))
    > t1 
           2010年 2011年 2012年 2013年 2014年
    一月     51.2   54.8   53.0   40.7  28.20
    二月     45.8   54.4   46.1   43.7  34.10
    三月     55.8   64.1   52.8   45.1  30.30
    四月     62.9   78.5   72.6   50.9  33.40
    五月     63.8   64.5   49.8   40.7  31.50
    六月     59.5   63.4   50.1   41.1  23.50
    七月     80.5   95.3   65.3   50.7  32.30
    八月     78.0   89.2   64.6   54.5  33.00
    九月     66.0   68.8   54.4   37.8  22.50
    十月     92.3   86.1   73.0   62.5  29.90
    十一月   50.8   51.4   39.4   30.2   3.31
    十二月   55.6   52.4   40.5   29.6   0.00

    > t2 <- as.data.frame(t1,row.names=F)
    > t2
       2010年 2011年 2012年 2013年 2014年
    1    51.2   54.8   53.0   40.7  28.20
    2    45.8   54.4   46.1   43.7  34.10
    3    55.8   64.1   52.8   45.1  30.30
    4    62.9   78.5   72.6   50.9  33.40
    5    63.8   64.5   49.8   40.7  31.50
    6    59.5   63.4   50.1   41.1  23.50
    7    80.5   95.3   65.3   50.7  32.30
    8    78.0   89.2   64.6   54.5  33.00
    9    66.0   68.8   54.4   37.8  22.50
    10   92.3   86.1   73.0   62.5  29.90
    11   50.8   51.4   39.4   30.2   3.31
    12   55.6   52.4   40.5   29.6   0.00

    # 最终成品
    > t3 <- as.data.frame(cbind(月份,t2))
    > t3
         月份 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年
    1    一月   51.2   54.8   53.0   40.7  28.20
    2    二月   45.8   54.4   46.1   43.7  34.10
    3    三月   55.8   64.1   52.8   45.1  30.30
    4    四月   62.9   78.5   72.6   50.9  33.40
    5    五月   63.8   64.5   49.8   40.7  31.50
    6    六月   59.5   63.4   50.1   41.1  23.50
    7    七月   80.5   95.3   65.3   50.7  32.30
    8    八月   78.0   89.2   64.6   54.5  33.00
    9    九月   66.0   68.8   54.4   37.8  22.50
    10   十月   92.3   86.1   73.0   62.5  29.90
    11 十一月   50.8   51.4   39.4   30.2   3.31
    12 十二月   55.6   52.4   40.5   29.6   0.00

    > str(t3)
    'data.frame':        12 obs. of  6 variables:
    $ 月份  : Factor w/ 12 levels "八月","二月",..: 12 2 6 10 11 4 5 1 3 9 ...
    $ 2010年: num  51.2 45.8 55.8 62.9 63.8 59.5 80.5 78 66 92.3 ...
    $ 2011年: num  54.8 54.4 64.1 78.5 64.5 63.4 95.3 89.2 68.8 86.1 ...
    $ 2012年: num  53 46.1 52.8 72.6 49.8 50.1 65.3 64.6 54.4 73 ...
    $ 2013年: num  40.7 43.7 45.1 50.9 40.7 41.1 50.7 54.5 37.8 62.5 ...
    $ 2014年: num  28.2 34.1 30.3 33.4 31.5 23.5 32.3 33 22.5 29.9 ...

    原贴地址:http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=453010&page=1#pid1267442

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  • R语言中的列表数据框

    千次阅读 2018-04-10 23:13:06
    一、列表# --列表 #列表是一种特殊的对象集合,跟数组一样,他的元素也有序号确定,但是不同点在于可以存在不同类型的元素。 Lst&lt;-list(name="Fred",no.children=3,wife="Lucy",...

    一、列表

    # --列表
    
    #列表是一种特殊的对象集合,跟数组一样,他的元素也有序号确定,但是不同点在于可以存在不同类型的元素。
    Lst<-list(name="Fred",no.children=3,wife="Lucy",children.ages=c(4,7,9))
    # $name
    # [1] "Fred"
    # 
    # $no.children
    # [1] 3
    # 
    # $wife
    # [1] "Lucy"
    # 
    # $children.ages
    # [1] 4 7 9
    
    #列表元素可以Lst[[下标]]
    Lst[[2]];Lst[[1]]
    # [1] 3
    
    Lst[[4]][2]
    # [1] 7
    
    #列表不同于向量,下标不能用向量的方式引用
    Lst[[1:2]]
    # Error in Lst[[1:2]] : 下标出界
    
    #需要注意的是list[下标]的方式也是合法的,但是返回的是资料表类型,最为标准的引用类型是list[[下标]],
    #这样返回的是原数据类型
    
    #列表的修改
    #增加元素
    Lst$income<-10000
    Lst$name<-"Gavin"
    Lst$wife<-NULL
    Lst
    # $name
    # [1] "Gavin"
    # 
    # $no.children
    # [1] 3
    # 
    # $children.ages
    # [1] 4 7 9
    # 
    # $income
    # [1] 10000

    二、数据框

    数据框是R种的一个数据结构,他通常是矩阵形式的数据,但矩阵各列可以是不同类型的,数据框每列是一个变量,没行是一个观测值。

    但是,数据框又是一种特殊的列表对象,其class属性为“data.frame”,各列表成员必须是向量(数值型、字符型、逻辑型)、因子、数值型矩阵、列表或者其它数据框。向量、因子成员为数据框提供一个变量,如果向量非数值型会被强型转换为因子。而矩阵、列表、数据框等必须和数据框具有相同的行数。

    #----数据框
    df<-data.frame(
      Name=c("Alice", "Becka", "James", "Jeffrey", "John"),
      Sex=c("F", "F", "M", "M", "M"),
      Age=c(13, 13, 12, 13, 12),
      Height=c(56.5, 65.3, 57.3, 62.5, 59.0),
      Weight=c(84.0, 98.0, 83.0, 84.0, 99.5)
    )
    df
    #     Name  Sex  Age Height Weight
    # 1   Alice   F  13   56.5   84.0
    # 2   Becka   F  13   65.3   98.0
    # 3   James   M  12   57.3   83.0
    # 4 Jeffrey   M  13   62.5   84.0
    # 5    John   M  12   59.0   99.5
    class(df)
    # [1] "data.frame"
    
    Lst<-list(
      Name=c("Alice", "Becka", "James", "Jeffrey", "John"),
      Sex=c("F", "F", "M", "M", "M"),
      Age=c(13, 13, 12, 13, 12),
      Height=c(56.5, 65.3, 57.3, 62.5, 59.0),
      Weight=c(84.0, 98.0, 83.0, 84.0, 99.5)
    )
    Lst
    # $Name
    # [1] "Alice"   "Becka"   "James"   "Jeffrey" "John"   
    # $Sex
    # [1] "F" "F" "M" "M" "M"
    # $Age
    # [1] 13 13 12 13 12
    # $Height
    # [1] 56.5 65.3 57.3 62.5 59.0
    # $Weight
    # [1] 84.0 98.0 83.0 84.0 99.5
    
    class(Lst)
    # [1] "list"
    
    as.data.frame(Lst)
    #     Name Sex Age Height Weight
    # 1   Alice   F  13   56.5   84.0
    # 2   Becka   F  13   65.3   98.0
    # 3   James   M  12   57.3   83.0
    # 4 Jeffrey   M  13   62.5   84.0
    # 5    John   M  12   59.0   99.5
    
    #矩阵也可以转换为数据框,如果之前有列名就用之前的列名,没有的话系统会自动起一个
    a<-array(1:6,dim=c(2,3))
    a
    #       [,1] [,2] [,3]
    # [1,]    1    3    5
    # [2,]    2    4    6
    as.data.frame(a)
    #   V1 V2 V3
    # 1  1  3  5
    # 2  2  4  6
    
    #--数据框的引用,直接用下标、列名来引用数据框
    df[1:3,3:4]
    #   Age Height
    # 1  13   56.5
    # 2  13   65.3
    # 3  12   57.3
    
    df[["Name"]]
    # [1] Alice   Becka   James   Jeffrey John   
    # Levels: Alice Becka James Jeffrey John   #很明显转化为了factor类型
    
    df$Name
    # [1] Alice   Becka   James   Jeffrey John   
    # Levels: Alice Becka James Jeffrey John
    
    names(df)
    
    rownames(df)<-c("one","two","three","four","five")
    df
    #           Name Sex Age Height Weight
    # one     Alice   F  13   56.5   84.0
    # two     Becka   F  13   65.3   98.0
    # three   James   M  12   57.3   83.0
    # four  Jeffrey   M  13   62.5   84.0
    # five     John   M  12   59.0   99.5
    
    
    #在每次引用df中的属性时,我们都要加上$,为了避免这种麻烦,我们采用attch函数
    attach(df)
    Name  #这样就能直接引用df中的变量了
    # [1] Alice   Becka   James   Jeffrey John   
    # Levels: Alice Becka James Jeffrey John
    detach(df)
    Name
    # 错误: 找不到对象'Name'
    展开全文
  • <p>How do you convert a data frame column to a numeric type? 转载于:https://stackoverflow.com/questions/2288485/how-to-convert-a-data-frame-column-to-numeric-type</p>
  • 13.9 … with 2 more variables: df.residual , nobs 后面的省略了 就是生成了一个列表嵌套列表的数据 用下面的代码就可以直接转换成数据框,简单思路就是解嵌套,然后加上名字。 model_sum1dematrix (matrix...

    首先生成个例子

    library(broom)
    library(tidyverse)
    
    models <- txhousing %>% group_by(city) %>%do(mod=lm(log2(sales)~factor(month),data = .,na.action = na.exclude))
    models
    model_sum1 <- map(models $mod,~glance(.))
    model_sum1
    

    class(model_sum1)
    [1] “list”

    model_sum1
    [[1]]
    A tibble: 1 x 12
    r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value df logLik AIC BIC deviance

    1 0.530 0.500 0.282 17.9 1.50e-23 11 -22.2 70.5 112. 13.9
    … with 2 more variables: df.residual , nobs
    后面的省略了

    就是生成了一个列表嵌套列表的数据
    用下面的代码就可以直接转换成数据框,简单思路就是解嵌套,然后加上列名字。

    model_sum1dematrix <- data.frame(matrix(unlist(model_sum1), nrow=46, byrow=T),stringsAsFactors=FALSE)
    names <- colnames(model_sum1[[1]])
    colnames(model_sum1dematrix) <- names
    model_sum1dematrix
    

    class(model_sum1dematrix)
    [1] “data.frame”

    展开全文
  • 用R语言提取数据框中日期对应年份(列表转矩阵) 在数据处理中常会遇到要对数据框中的时间做聚类处理,如从"%m/%d/%Y"中提取年份。 对应操作为:拆分成列表——列表转矩阵——利用索引从矩阵中提取第一—— ...
  • laravel框架查询数据转为数组

    千次阅读 2018-09-12 11:21:53
    方法一:  return DB::table('game_matchperiod')-&gt;select('starttime')-&gt;where('Type',$type)-&gt;get() ...map(function ($value) {return (array)$value;...public function objT...
  • python将字典转换成dataframe数据框

    万次阅读 多人点赞 2018-12-17 18:13:54
    一个key只有一个value的字典如果直接转化成数据框会报错: 如下两种方法可达成目标。 一,将字典转换成Series,将Series转换成dataframe,并将dataframe的索引设为id。 二,使用pd.DataFrame.from_dict方.....
  • 场景1 我现在有一个数据框datexpr,里面的数字都是以字符型表示的,像这样 > datexpr[1,1] ...现在我想把这个数据框中的字符型数字全部转为数值型数字 使用下面语句即可 datexpr2=as.data...
  • dataframe一列数据从object转为float

    千次阅读 2019-05-28 16:26:49
    data['note_n'] = pd.to_numeric(data['note_n']) 转自:https://blog.csdn.net/weixin_43222937/article/details/84970745
  • R语言中数组与数据框

    千次阅读 2018-03-03 12:15:53
    数组有一个特征属性叫做维数向量,维数向量是一个元素取正整数值的向量 (即数组的下标为正,数组内的数值可以为负),其...数据框中数据并不一定是统一类型的,可以是字符型,也可以是数值型。更像数据库表的结构。...
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  • 数据框是R语言中的一个重要数据结构,在数据分析过程中,主要的数据对象就是数据框。R语言内置了data.frame类,dplyr包则加强了数据框的各种操作,语法与SQL类似,使数据框的处理变得灵活多变,处理速度得到很大提升...
  • LabVIEW(十六):多列列表框控件

    千次阅读 2018-09-25 08:51:00
    (6)、为了防止程序出现错误,可以加入一个顺序结构,多列列表框先读入数据,然后自定义图标,最后再读取设置符号。   恭喜睇完笔记~学无止境,坚持为上! 转载于:...
  • 将excel表格数据转为数据库数据

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    将excel表格数据转为数据库数据 使用的是POI,思路是:将excel的数据全部取出封装在实体类中,然后使用jdbc将数据写入数据库. 使用的依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <...
  • 将pandas数据框转换为NumPy数组

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  • 一般情况下,R语言直接导入的数据都是有标题的数据框,那么在进行计算矩阵相关的运算时,要首先将数据框的数据转化为矩阵形式。 举例说明: 将如下的一个数据导入到R中, 首先,打开R进行导入数据:, *(1)数据框...
  • R语言数据框中,用0替代NA缺失值

    千次阅读 2019-09-25 16:03:47
    1、用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: > m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10) > d <- as.data.frame(m) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6...
  • 本文中案例以【利用python进行数据分析——基础篇】利用Python处理和分析Excel表中数据实战的实战数据为例备注:本文...lambda x: '%.4f' % x# 将aa 表的第21到末尾的数据格式都保留到小数点后四位aa.ix[:,21:...
  • [Python] 经验总结 1:数据框的切片

    千次阅读 2019-06-18 12:01:01
    文章目录原生风格切片单列切片多切片行pandas 风格切片df.loc["indexes", "columns"] 基于行、的名称切片df.iloc["indexes", "columns"] 基于行、的索引切片 每个人都知道 Python 是一种高效、简洁、优雅的...
  • 我们可以将不需要处理的取出,之后将需要处理的转为列表,再转为数据框,之后和不需要处理的合并,注意合并方式参数how设置为“outer”,这样不仅解决了嵌套字典问题,列名也更新为字典的键,是不是非常完美...
  • R语言-数组与数据框操作

    万次阅读 2016-05-24 21:57:34
    数据框也是矩阵形式,但不同于一般的矩阵,数控框中的可以是不同的数据类型,每一即为一个属性值,每一行即为条记录,或为一个对象的所有属性的观测值。 > x1=c(1:4) > x2=c(rnorm(4)) > x3=c('52','72','03'...
  • 这里写自定义目录标题摘要实验说明方法介绍如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚...
  • 被这个错误搞很久了,记录一下! 问题:data.fillna(0)一直不起作用 原因:需要重新赋值 data = data.fillna(0) ...print('数:', data_test.shape[1]) print('行数:', data_test.shape[0]) # 15 data_test.fil...
  • as.data.frame(lapply(data,as.numeric)) 转载于:https://www.cnblogs.com/xiaomingzaixian/p/8495117.html
  • python 将列表中的字符串转为数字

    千次阅读 2019-10-02 13:33:33
    有一个数字字符的列表: 1 numbers = ['1', '5', '10', '8'] 想要把每个元素转换为数字: 1 numbers = [1, 5, 10, 8] 用一个循环来...

空空如也

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列表转为数据框的列