引言

在R学习中经常用到的是按着某种逻辑值提取数据集。本文来讲一下利用索引的手法删除数据集合。

数据准备

> Data 英雄 职业 熟练等级 使用频次 胜率1 后裔 射手 5 856 0.642 孙尚香 射手 5 211 0.103 狄仁杰 射手 5 324 0.204 李元芳 射手 4 75 0.305 安琪拉 法师 5 2324 0.406 张良 法师 4 755 0.507 不知火舞 法师 4 644 0.608 貂蝉 法师 3 982 0.709 <NA> <NA> NA NA NA

方案一：互斥法

> # 提取法师职业> subset(Data, 职业 != "法师") 英雄 职业 熟练等级 使用频次 胜率1 后裔 射手 5 856 0.642 孙尚香 射手 5 211 0.103 狄仁杰 射手 5 324 0.204 李元芳 射手 4 75 0.30> # 提取非法师职业> subset(Data, 职业 != "法师") 英雄 职业 熟练等级 使用频次 胜率1 后裔 射手 5 856 0.642 孙尚香 射手 5 211 0.103 狄仁杰 射手 5 324 0.204 李元芳 射手 4 75 0.30> # 提取胜率大于等于50%> subset(Data, 胜率 >= 0.5) 英雄 职业 熟练等级 使用频次 胜率1 后裔 射手 5 856 0.646 张良 法师 4 755 0.507 不知火舞 法师 4 644 0.608 貂蝉 法师 3 982 0.70> # 提取胜率小于50%> subset(Data, 胜率 < 0.5) 英雄 职业 熟练等级 使用频次 胜率2 孙尚香 射手 5 211 0.13 狄仁杰 射手 5 324 0.24 李元芳 射手 4 75 0.35 安琪拉 法师 5 2324 0.4

方案一可以解决一部分的这类问题，但是这种方案需要你的全集不会有缺失值非数这样的其他不在全集里的事件。所以有下面第二种补充方法。

方案二：位置法

> n = which(Data$胜率 >= 0.5)> Data[-n,] 英雄 职业 熟练等级 使用频次 胜率2 孙尚香 射手 5 211 0.13 狄仁杰 射手 5 324 0.24 李元芳 射手 4 75 0.35 安琪拉 法师 5 2324 0.49 <NA> <NA> NA NA NA

可以看到这种删除只删除了胜率大于等于50%，保留了缺失值。

总结

数据的增删改查是一般计算机语言基本的操作手段，应该有直接的函数进行操作。

到此这篇关于R语言入门教程之删除指定数据的方法的文章就介绍到这了,更多相关R语言删除指定数据内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！