R数据科学|第七章内容介绍

简介: tibble是一种简单数据框,它对data.frame的功能进行了一些修改,更易于使用。本文将介绍tidyverse的核心R包之一——tibble包

使用tibble实现简单数据框


tibble是一种简单数据框,它对data.frame的功能进行了一些修改,更易于使用。本文将介绍tidyverse的核心R包之一——tibble包


创建tibble

  • 使用as_tibble()函数直接将数据转换成tibble形式。
  • 通过tibble()函数使用一个向量来创建新 tibble。tibble() 会自动重复长度为 1 的输入,并可以使用刚刚创建的新变量。
tibble(
 x = 1:5,
 y = 1,
 z = x ^ 2 + y
)
#> # A tibble: 5 × 3
#> x y z
#> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 1 1 2
#> 2 2 1 5
#> 3 3 1 10
#> 4 4 1 17
#> 5 5 1 26

可以在 tibble 中使用在 R 中不符合语法的名称作为列名称。例如,列名称可以不以字母开头,也可以包含特殊字符(如空格)。要想引用这样的变量,需要使用反引号将它们括起来。

tb <- tibble(
 `:)` = "smile",
 ` ` = "space",
 `2000` = "number"
)
tb
#> # A tibble: 1 × 3
#> `:)` ` ` `2000`
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 smile space number
  • 使用tribble()函数:tribble() 是定制化的,可以对数据按行进行编码:列标题由公式(以 ~ 开头)定义,数据条目以逗号分隔,这样就可以用易读的方式对少量数据进行布局。
tribble(
 ~x, ~y, ~z,
 "a", 2, 3.6,
 "b", 1, 8.5
 )
#> # A tibble: 2 × 3
#> x y z
#> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 a 2 3.6
#> 2 b 1 8.5


对比tibble与data.frame

使用方法 tibble data.frame
打印 tibble只显示前 10 行结果,并且列也是适合屏幕的,还会打印出列的类型 ,适合大数据集。 将数据全部输出,适合小数据集。
取子集 提取方式相同,但tibble 更严格:它不能进行部分匹配,如果想要访问的列不存在,它会生成一条警告信息。 [[ 可以按名称或位置提取变量;$ 只能按名称提取变量。
目录
相关文章
|
7月前
|
存储 索引
【数据科学导论】实验四:列表
【数据科学导论】实验四:列表
25 0
|
存储 Apache
R数据科学|第八章内容介绍
本文将介绍如何使用readr包将平面文件加载到 R 中,readr 也是 tidyverse 的核心 R包之一。
99 0
|
SQL
R数据科学|第九章内容介绍
在实际应用中,我们常会涉及到多个数据表,必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。本章中的很多概念都和SQL中的相似,只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说,dplyr 要比 SQL 更容易使用
116 0
R数据科学|第九章内容介绍
R数据科学|第十章内容介绍(一)
本章通过学习字符串的处理,再结合正则表达式进行正确的模式匹配。
105 0
R数据科学|第十章内容介绍(二)
本章通过学习字符串的处理,再结合正则表达式进行正确的模式匹配。
249 0
R数据科学|第十章内容介绍(二)
R数据科学|第十一章内容介绍
因子在 R 中用于处理分类变量。从历史上看,因子远比字符串更容易处理。因此,R 基础包中的很多函数都自动将字符串转换为因子。
152 0
R数据科学|第十一章内容介绍
|
数据可视化
R数据科学|5.5.3内容介绍
对于两个连续变量间的相关变动的可视化表示有一下两种方法: 1. 使用geom_point()画出散点图 2. 使用分箱处理
155 0
R数据科学|5.5.3内容介绍
|
数据可视化
R数据科学|5.5.1 内容介绍
如果变动描述的是一个变量内部的行为,那么相关变动描述的就是多个变量之间的行为。相关变动是两个或多个变量以相关的方式共同变化所表现出的趋势。查看相关变动的最好 方式是将两个或多个变量间的关系以可视化的方式表现出来。如何进行这种可视化表示同 样取决于相关变量的类型。
164 0
R数据科学|5.5.1 内容介绍
R数据科学|3.6内容介绍
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。
166 0
|
数据采集 容器
R数据科学|5.4内容介绍及习题解答
R数据科学|5.4内容介绍及习题解答
254 0
R数据科学|5.4内容介绍及习题解答