京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言实现数据操作
1.选择与查看数据
#选定数据
>data(iris)
#查看数据,按列展开,观测数据类型
>str(iris)
'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#按列展开,进行数据统计观测
>summary(iris)
Sepal.Length Sepal.Width
Min. :4.300 Min. :2.000
1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800
Median :5.800 Median :3.000
Mean :5.843 Mean :3.057
3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300
Max. :7.900 Max. :4.400
Petal.Length Petal.Width
Min. :1.000 Min. :0.100
1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300
Median :4.350 Median :1.300
Mean :3.758 Mean :1.199
3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800
Max. :6.900 Max. :2.500
Species
setosa :50
versicolor:50
virginica :50
#按行展开,查看前10行
>head(iris,10) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
1 5.1 3.5 1.4
2 4.9 3.0 1.4
3 4.7 3.2 1.3
4 4.6 3.1 1.5
5 5.0 3.6 1.4
6 5.4 3.9 1.7
7 4.6 3.4 1.4
8 5.0 3.4 1.5
9 4.4 2.9 1.4
10 4.9 3.1 1.5
Petal.Width Species
1 0.2 setosa
2 0.2 setosa
3 0.2 setosa
4 0.2 setosa
5 0.2 setosa
6 0.4 setosa
7 0.3 setosa
8 0.2 setosa
9 0.2 setosa
10 0.1 setosa
#按行展开,观测后10行
>tail(iris,10)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
141 6.7 3.1 5.6
142 6.9 3.1 5.1
143 5.8 2.7 5.1
144 6.8 3.2 5.9
145 6.7 3.3 5.7
146 6.7 3.0 5.2
147 6.3 2.5 5.0
148 6.5 3.0 5.2
149 6.2 3.4 5.4
150 5.9 3.0 5.1
Petal.Width Species
141 2.4 virginica
142 2.3 virginica
143 1.9 virginica
144 2.3 virginica
145 2.5 virginica
146 2.3 virginica
147 1.9 virginica
148 2.0 virginica
149 2.3 virginica
150 1.8 virginica
#观测数据内的某一行 `
>table(iris$Sepal.Length)
4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5 5.1 5.2
1 3 1 4 2 5 6 10 9 4
5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 6 6.1 6.2
1 6 7 6 8 7 3 6 6 4
6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 7 7.1 7.2
9 7 5 2 8 3 4 1 1 3
7.3 7.4 7.6 7.7 7.9
1 1 1 4 1
#观测数据的容量
> object.size(iris)
7088 bytes
深入观测方法
#选择某一行某一列数据,一行一列
>iris[1,1]
[1] 5.1
#使用c()选择多行
> sepal.iris = iris[,c("Sepal.Length","Sepal.Width")]
> str(sepal.iris)
'data.frame': 150 obs. of 2 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
#指定观测那几行的那几个
> FIVE.sepal.iris = iris[1:5,c("Sepal.Length","Sepal.Width")]
> str(FIVE.sepal.iris)
'data.frame': 5 obs. of 2 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6
#设置筛选条件,例如iris中species的仅包括setosa类型的数据,后面指定了列数
> setosa.data = iris[iris$Species=="setosa",1:5]
> str(setosa.data)
'data.frame': 50 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#使用subset函数来获取数据集的子集
> sepal.data = subset(iris,select = c("Sepal.Length","Sepal.Width"))
> str(sepal.data)
'data.frame': 150 obs. of 2 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
#subset获取仅包含setosa的数据
> setosa.data = subset(iris,Species=="setosa")
> str(setosa.data)
'data.frame': 50 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#subset运用条件来筛选数据
> example.data = subset(iris,Petal.Length<=1.4 & Petal.Width>=0.2,select = Species )
> str(example.data)
'data.frame': 21 obs. of 1 variable:
$ Species: Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#具有相同行相同列的数据合并为一组,
> flower.type = data.frame(Species = "setosa",Flower = "iris")
> merge(flower.type,iris[1:3,],by = "Species")
Species Flower Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1 setosa iris 5.1 3.5 1.4 0.2
2 setosa iris 4.9 3.0 1.4 0.2
3 setosa iris 4.7 3.2 1.3 0.2
#函数order可以返回指定列进行数据排序后的数据框,下面是花萼长度从大到小排序
> head(iris[order(iris$Sepal.Length,decreasing = TRUE),])
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica
106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
扩展
#函数sub与gsub支持使用正则表达示对字符串的处理,分别替换第一个字符与所有字符
> iris10 = iris
> sub("e","z",names(iris10))
[1] "Szpal.Length" "Szpal.Width" "Pztal.Length" "Pztal.Width" "Spzcies"
> gsub("e","z",names(iris10))
[1] "Szpal.Lzngth" "Szpal.Width" "Pztal.Lzngth" "Pztal.Width" "Spzcizs"
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15