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2024-07-10 11:52:24| 来源: 网络整理| 查看: 265

library('tidyverse') 创建 tibbles

如果你想要将R的data.frame强制转换为tibble，可以使用 as_tibble():

as_tibble(iris) #> # A tibble: 150 x 5 #> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species #> #> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa #> 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa #> 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa #> 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #> 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa #> 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa #> # ... with 144 more rows

你也可以使用tibble()从单个的向量创建一个新的tibble()，它会自动进行循环对齐。

tibble( x = 1:5, y = 1, z = x ^ 2 + y ) #> # A tibble: 5 x 3 #> x y z #> #> 1 1 1 2 #> 2 2 1 5 #> 3 3 1 10 #> 4 4 1 17 #> 5 5 1 26

如果你对data.frame()熟悉，会注意到tibble()做的事情更少——这更加符合我们的需要：它从不改变输入数据的类型（例如它不会将字符转换为因子），它也不会改变变量名，并且它不会创建行名。

tibble的列名可能不是合法的R变量名，称为 non-syntactic。我们在使用时需要用到反引号```：

tb # A tibble: 1 x 3 #> `:)` ` ` `2000` #> #> 1 smile space number

另一种创建tibble的方式是使用tribble()，tr是转换的缩写，该函数用于自定义代码中的数据输入，列名用公式定义，条目用逗号分隔。这让列出少量的数据并被容易读入变得可能。

tribble( ~x, ~y, ~z, #--|--|---- "a", 2, 3.6, "b", 1, 8.5 ) #> # A tibble: 2 x 3 #> x y z #> #> 1 a 2 3.6 #> 2 b 1 8.5

我通常添加一个注释符号，让信息头变得更清楚。

10.3 Tibbles vs. data.frame

tibble vs. 经典的data.frame存在两处不同：打印和取子集。

10.3.1 打印

Tibbles默认只打印数据的前10行，而且所有的列都会适应屏幕，处理大数据时这将变得更加轻松。除了列名，每一列的数据类型也会打印。

tibble( a = lubridate::now() + runif(1e3) * 86400, b = lubridate::today() + runif(1e3) * 30, c = 1:1e3, d = runif(1e3), e = sample(letters, 1e3, replace = TRUE) ) #> # A tibble: 1,000 x 5 #> a b c d e #> #> 1 2018-06-21 05:08:33 2018-06-28 1 0.368 h #> 2 2018-06-21 23:13:43 2018-07-03 2 0.612 n #> 3 2018-06-21 17:37:22 2018-07-13 3 0.415 l #> 4 2018-06-21 06:58:39 2018-07-12 4 0.212 x #> 5 2018-06-21 03:22:56 2018-07-09 5 0.733 a #> 6 2018-06-21 14:23:53 2018-07-05 6 0.460 v #> # ... with 994 more rows

有时候你可能需要自定义打印行与列，有以下方式

你可以使用print()指定数据框，用n控制行，用width控制列：

nycflights13::flights %>% print(n = 10, width = Inf)

你也可以设置选项以更改默认的打印行为：

options(tibble.print_max = n, tibble.print_min = m): 如果大于n行，仅打印m行。使用 options(tibble.print_min = Inf)总是显示所有行。使用 options(tibble.width = Inf) 总是输出所有列，不管屏幕宽度。

你可以使用 package?tibble查看所有的选项列表。

最后的选项是使用RStudio内置的数据查看器，然后滚动查看数据集内容，可以把它用在操作链的末尾：

nycflights13::flights %>% View() 10.3.2 取子集

如果你想要取出特定列，我们使用 $ and [[。 [[根据名字或位置；$仅根据名字。

df [1] 0.434 0.395 0.548 0.762 0.254 df[["x"]] #> [1] 0.434 0.395 0.548 0.762 0.254 # Extract by position df[[1]] #> [1] 0.434 0.395 0.548 0.762 0.254

想要把上述用于管道，需要使用占位符.:

df %>% .$x #> [1] 0.434 0.395 0.548 0.762 0.254 df %>% .[["x"]] #> [1] 0.434 0.395 0.548 0.762 0.254

相比于data.frame，tibbles更加严格：它从不执行部分匹配，并且在你想要获取不存在列时回抛出警告。

与旧代码交互

一些旧函数不能使用tibbles，这时候你可以使用as.data.frame()将tibble转换回数据框：

class(as.data.frame(tb)) #> [1] "data.frame"

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