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Entfernen Sie eine vollständige Spalte aus einem in R (4) (Zur Vollständigkeit) Wenn Sie Spalten nach Namen entfernen möchten, können Sie Folgendes tun: <- "genome" <- c("genome", "region") # if you want to remove multiple columns data <- data[,! names(data)%in%, drop = F] Einschließlich drop = F stellt sicher, dass das Ergebnis immer noch ein selbst wenn nur eine Spalte übrig bleibt. Kann jemand eine komplette Spalte von einem in R entfernen? Doppelte Zeilen/Fälle in R löschen (Duplikate entfernen) - Björn Walther. Zum Beispiel, wenn ich diese Daten erhalten > head(data) chr genome region 1 chr1 hg19_refGene CDS 2 chr1 hg19_refGene exon 3 chr1 hg19_refGene CDS 4 chr1 hg19_refGene exon 5 chr1 hg19_refGene CDS 6 chr1 hg19_refGene exon und ich möchte die 2. Spalte entfernen.
R dplyr: Mehrere Spalten löschen Ich habe einen Datenrahmen und eine Liste von Spalten in diesem Datenrahmen, die ich löschen möchte. Verwenden wir den iris Datensatz als Beispiel. Ich würde gerne fallen und nur die verbleibenden Spalten verwenden. Wie mache ich das mit select oder select_ aus dem dplyr Paket? Folgendes habe ich bisher versucht: <- c ( '', '') iris%>% select (-) Fehler in Ungültiges Argument für unären Operator iris%>% select_ ( = -) iris%>% select (! ) Fehler in! ungültiger Argumenttyp iris%>% select_ ( =! ) Ich habe das Gefühl, dass mir etwas Offensichtliches fehlt, weil dies eine ziemlich nützliche Operation zu sein scheint, die es bereits geben sollte. Auf Github hat jemand ein ähnliches Problem gepostet, und Hadley sagte, er benutze "negative Indexierung". Entfernen Sie doppelte Zeilen nach Spalte in R | Delft Stack. Das habe ich versucht (glaube ich), aber ohne Erfolg. Irgendwelche Vorschläge? Antworten: Überprüfen Sie die Hilfe zu select_vars. Das gibt Ihnen einige zusätzliche Ideen, wie Sie damit arbeiten können.
Bei der Digitalisieren von Papierfragebögen passiert es immer mal wieder, dass sich doppelte Fälle einschleichen. Aber auch digitale Erfassungen arbeiten leider nicht immer fehlerfrei, sodass Duplikate im Datensatz sein können. In diesem Beitrag zeige ich 2 Möglichkeiten, um diesem Problem zu begegnen. Löschen Sie Spalten, die NA in r enthalten - Javaer101. Duplikate finden – mit Bordmitteln von R Bevor man sich an das Löschen im nächsten Absatz macht, kann es hilfreich sein, die jeweilige Nummer der doppelten Datensätze zunächst angezeigt zu bekommen. Hierzu gibt es in R die duplicated()-Funktion. data1 <- duplicated(data) Im Ergebnis erhält man eine Übersicht, in der mit TRUE angezeigt wird, dass der betreffende Fall ein Duplikat eines anderen (vorhergehenden) Falles ist. Im Beispielfall ist der allerletzte Fall in Zeile 52 ein Duplikat. Die Zeilennummer des Falles mit TRUE lest ihr ab, indem ihr die Zählung am Beginn der jeweiligen Zeile in der Übersicht fortsetzt. [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [17] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [33] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [49] FALSE FALSE FALSE TRUE Duplikate entfernen - mit Bordmitteln von R R liefert standardmäßig die unique()-Funktion mit, um Duplikate direkt löschen zu können.
Hierzu erstellt man einen neuen Dataframe (hier z. B. data1) und wendet die unique()-Funktion auf den betreffenden Datensatz an. data1 <- unique(data) Im Ergebnis werden nur die Fälle gelöscht, die zu 100%, also über alle Variablen hinweg, identisch zu anderen Fällen sind. Oder anders ausgedrückt, es werden nur zu 100% einmalig vorkommende Fälle beim Überführen in den neuen Dataframe (data1) beibehalten. Sollte allerdings z. eine laufende Nummer existieren, die automatisch im Vorfeld hochgezählt wurde, alle anderen Variablen aber identisch sein, wird diese gezeigte Prüfung ins Leere laufen, weil ALLE Variablen zur Prüfung verwendet werden. Dem kann allerdings mit dem dplyr-Paket begegnet werden, wie ich nachfolgend in 3. 2 zeige. Spalte in r löschen. Duplikate entfernen, mit dem Paket dplyr Zunächst muss das dplyr-Paket mit ckages("dplyr") installiert und mit library(dplyr) geladen werden. ckages("dplyr") library(dplyr) 100%ige Duplikate entfernen Im Anschluss kann mit dem sog. Pipe-Operator (%>%) die distinct()-Funktion verwendet werden.
Sep 2011, 16:17 Zurück zu Programmierung allgemein Wer ist online? Mitglieder in diesem Forum: Bing [Bot], Google [Bot] und 1 Gast
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