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Ich habe einen dataframe und eine Liste der Spalten in dieser dataframe, dass ich möchte, zu fallen. Wir verwenden die iris dataset als ein Beispiel. Ich möchte drop - und und nur die verbleibenden Spalten. Wie mache ich das mit select oder select_ von der dplyr Paket? Hier ist, was ich bisher ausprobiert habe: <- c ( '', '') iris%>% select (-) Fehler-in: ungültiges argument für unären operator iris%>% select_ ( = -) iris%>% select (! ) Fehler! : invalid argument type iris%>% select_ ( =! ) Ich fühle mich wie ich bin etwas fehlt, offensichtlich, weil diese scheint wie eine ziemlich nützliche operation, die sollte schon vorhanden sein. Auf Github jemand geschrieben ein ähnliches Problem und Hadley sagte, für die Verwendung von 'negative indexing'. Das ist, was (glaube ich) ich habe versucht, aber ohne Erfolg. Irgendwelche Vorschläge? Informationsquelle Autor der Frage Navaneethan Santhanam | 2016-03-07
Bestimmte Spalten löschen Hallo zusammen, ich versuche Spalten in einer Matrix zu löschen wenn sie bestimmte Kriterien erfüllen. Ausgangssituation: ich habe ein Dataframe welches ungefähr so aussieht: Code: Alles auswählen > df id value 1 1 X 2 2 X 3 3 Y 4 4 C mithilfe des Pakets 'combinat' erzeuge ich alle Kombinationen der Spalten value und id Code: Alles auswählen > n <- 3 #Anzahl der level in df > cID <- combn(df$id, n) > cV <- combn(df$value, n) > cV [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1, ] X X X X [2, ] X X Y Y [3, ] Y C C C > cID [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1, ] 1 1 1 2 [2, ] 2 2 3 3 [3, ] 3 4 4 4 Problem: Jetzt würde ich gerne alle Spalten entfernen in denen z. B. ein X doppelt vorkommt und die gleichen Spalten in cID löschen. Damit könnte ich die Zuordnung von Value und Id noch beibehalten. z. mit Code: Alles auswählen > (id=cIDnew, value=cVnew) Allerdings scheitere ich daran mit 'duplicated' ganze Spalten zu löschen und nicht nur einzelne Werte. Ich hoffe, dass mein Problem verstanden wurde.
Das lässt sich schnell erledigen: dfValidTemp <- dfTemp[! (dfTemp$Temperatur), ]. Wir definieren ein neues data frame dfValidTemp, welches im Prinzip dfTemp ist, aber nur die Fälle, für die es keine Missings gibt. Das Ausrufezeichen bedeutet hier "nicht", wörtlich also "dfTemp, für das gilt: nicht missing(dfTemp$Temperatur)". Missings beim Lesen und Schreiben von Dateien Zuletzt möchte ich noch kurz auf Missings beim Lesen und Schreiben von Dateien eingehen. Missings werden gelegentlich als bestimmte numerische Werte angegeben, welche per se unmöglich sind. Ein klassisches Beispiel sind hier Werte wie -999 oder -9999. Es wäre doch hilfreich, diese Werte sofort als Missings in R zu haben. Kein Problem: Wir können das gleich beim Einlesen einer Datei angeben: df <- ("", rings="-999"). Hier haben wir einfach beim Funktionsargument rings den jeweiligen Wert angegeben. Gibt es mehrere Möglichkeiten, übergeben wir einfach einen Vektor im typischen R-Stil: df <- ("", rings=c("-999", "-9999")).
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