any((x)))
Monthly_ETF_Adj_Data[, cok] #empty
#delete rows
rok=apply(Monthly_ETF_Adj_Data, 1, function(x)! any((x)))
Monthly_ETF_Adj_Data[rok, ]
Dieser Artikel stammt aus dem Internet. Bitte geben Sie beim Nachdruck die Quelle an. Bei Verstößen wenden Sie sich bitte [email protected] Löschen. bearbeiten am 2021-04-5
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R - Entfernen Sie Eine Zeile Aus Einer Datentabelle In R
Wenn dplyr einmal heruntergeladen und installiert ist, wird es einfach mit library(dplyr) oder require(dplyr) eingebunden. Dabei spuckt R folgende Warnung heraus: Was bedeuten diese dplyr-Warnungen? R macht nur darauf aufmerksam, dass einige Funktionen aus dem Package dplyr genauso heißen wie welche aus den Package stats und base, welche standardmäßig in R geladen werden. Spalte aus dataframe löschen r. D. wenn wir nun filter, lag, intersect, setdiff, setequal oder union verwenden, wird die Funktion dieses Namens von dplyr aufgerufen und nicht mehr die "Standard"-Funktion. Wenn man den Package-Namen gefolgt von zwei Doppelpunkten voranstellt, kann man aber dennoch darauf zugreifen. Also stats::filter, stats::lag, base::intersect, base::setdiff, base::setequal und base::union, falls man das möchte.
Entfernen Sie Doppelte Zeilen Nach Spalte In R | Delft Stack
cols = list ( df. columns)
cols = cols [:: - 1]
# Sortierung mit numpy-Indizierung (etwas schneller als pandas)
df [ cols]
# Sortierung mit pandas-Property
df. loc [:, cols]
Natürlich können die Spaltennamen auch händisch als Liste angelegt werden:
df. loc [:, [ 'Gehalt', 'Nationalität', 'Alter', 'Name']]
Zeilensortierung ¶
Für das Sortieren der Zeilen existiert die Methode sort. Soll nach dem Index sortiert werden, kann dies mit der Methode sort_index umgesetzt werden. df. sort ( 'Alter', ascending = True)
df. Spalte in r löschen. sort ([ 'Nationalität', 'Gehalt'], ascending = [ False, True])
df. sort_index ()
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R - R Dplyr: Mehrere Spalten Löschen
1. Die Variable soll mit einem Skalar initiiert werden. ¶
df [ 'NeueVariable'] = np. nan
df [ 'NeueVariable2'] = 0
2. Sie soll sich aus bestehenden Variablen berechnen. ¶
Aus unserem Datensatz können wir bspw. das Geburtsjahr der Personen berechnen. Dafür wird die gesamte Series elementweise von dem skalaren Wert 2018 subtrahiert. Um das Nettogehalt der Personen zu berechnen, multiplizieren wir jede Zeile mit dem Nettosatz des Herkunftslandes (die Zahlen sind frei erfunden). Die Liste mit der wir multiplizieren, muss die gleiche Länge wie die Series haben, mit der die Transformation durchgeführt wird. df [ 'Geburtsjahr'] = 2018 - df [ 'Alter']
df [ 'Nettogehalt'] = df [ 'Gehalt'] * [ 0. 62, 0. 75, 0. 68, 0. 71]
3. Die Variable liegt als eigenes Objekt vor. Entfernen Sie doppelte Zeilen nach Spalte in R | Delft Stack. ¶
Je nach Objekttp – Liste, Dictionary oder Series – erfolgt das Anhängen von Daten an einen DataFrame auf unterschiedliche Weise. Liste
# Liegen die Daten als Liste vor, wird diese in ihrer Reihenfolge an den Datensatz angehangen. Nachname = [ 'Müller', 'Bruni', 'Bonke', 'Wojcek', 'Bonucci']
df [ 'Nachname'] = Nachname
Dictionary
Grundsätzlich sollte ein Dictionary zunächst in eine Series umgewandelt werden, bevor dessen Werte an einen DataFrame angehangen werden.
Missing Values (Na) In R - Wie Du Damit Umgehst Und Was Du Wissen Musst | R Coding
Alles, was vorher in der CSV-Datei als -999 oder -9999 stand, müsste jetzt in R ein NA sein. Beim Schreiben gibt es auch ein bestimmtes Argument, das uns bestimmen lässt, wie wir NA's in eine Datei schreiben möchten: (df, "",, na=""). In diesem Fall möchten wir einfach gar nichts schreiben, dementsprechend setzen wir für na einen leeren character. Hast du noch mehr Fragen zu Missings oder ein bestimmtes Problem in einem anderen Bereich? R - Entfernen Sie eine Zeile aus einer Datentabelle in R. Schreib mir einfach eine Mail:. Bleib außerdem auf dem Laufenden mit dem r-coding Newsletter. Du erhältst Infos zu neuen Blogeinträgen, sowie kleine Tipps und Tricks zu R. Melde dich jetzt an:. Cheers! Foto von Caleb Roenigk (siehe hier auf flickr), lizensiert unter CC2. 0, modifiziert mit Schwarz-Weiß-Filter.
Ich habe eine Daten-Tabelle mit 5778 Zeilen und 28 Spalten. Wie lösche ich ALLE von der 1. Reihe. E. g. lassen Sie uns sagen, dass die Daten der Tabelle 3 Zeilen und 4 Spalten und sah so aus:
Row number tracking_id 3 D71 3 D72 3 D73
1 xxx 1 1 1
2 yyy 2 2 2
3 zzz 3 3 3
Ich möchte erstellen Sie eine Tabelle mit Daten, die wie folgt aussieht:
1 yyy 2 2 2
2 zzz 3 3 3
d. h. ich will alle löschen der Zeile Nummer 1 und dann bei gedrückter Umschalttaste die anderen Zeilen nach oben. Habe ich versucht datatablename[-c(1)] aber dies löscht die erste Spalte nicht die erste Zeile! Vielen Dank für jede Hilfe!!! R spalte löschen data frame. für Daten-frames, siehe
[row, column] für Daten-frames. Sie offensichtlich nicht über eine Daten-Tabelle
datatablename[-1, ] funktioniert für beide. warum nicht explizit mit, was Sie wollen, das heißt, verwenden Sie Kommas? Ja ich meinte die Daten-Rahmen Daten-Tabelle - sorry. datatablename[-1, ] gearbeitet. Danke. Informationsquelle Autor lharrisl | 2016-05-18
Für die letzte sonnige Woche hätten wir also zum Beispiel einen Vektor mit sieben Elementen: tempVec <- c(24. 1, 28. 3, 26. 8, 23. 5, NA, 25. 6, NA). Wir sehen: Zwei Mal wurde der Wert nicht gespeichert. Da wir mittlerweile schon data frames kennen (wenn nicht, schau hier und hier), verschönern wir das Beispiel noch etwas und ordnen diese Temperaturen bestimmten Datumseinträgen zu. Den Datumsvektor erstellen wir wie folgt (heute noch etwas umständlicher per Hand): dateVec <- (c("2016-09-10", "2016-09-11", "2016-09-12", "2016-09-13", "2016-09-14", "2016-09-15", "2016-09-16")). Und beide Vektoren in ein data frame: dfTemp <- (Datum=dateVec, Temperatur=tempVec). Jetzt haben wir einen Minidatensatz mit Temperaturen je Datum. Mit der -Funktion können wir jetzt jedes Element im Temperaturvektor überprüfen, ob es missing ist oder nicht: (dfTemp$Temperatur). Das ist schonmal ein guter Anfang, aber gerade für große Vektoren ist es lästig, jedes Element anzuzeigen. R - R dplyr: Mehrere Spalten löschen. Stattdessen schauen wir uns einfach genau an, welche Elemente missing sind, und speichern die Positionen in missingCases: missingCases <- which((dfTemp$Temperatur)==TRUE).