R语言如何提取带有最小或最大值的数据框行

2024-03-22 08:42| 来源: 网络整理| 查看: 265

在R编程语言中，行和列的表格排列形成了一个数据框架，它支持许多访问和修改数据的方法。应用查询和聚合函数，如最小、最大和计数，可以很容易地在数据框架单元格值上进行。因此，根据单元格中的数值访问数据框架的子集相对来说非常容易。

例子1：根据整个数据框架的值来确定具有最小或最大值的行。

通过对数据框架的每一行和每一列分别使用两个循环，对数据框架单元格进行迭代。单元的值分别与初始的最小值和最大值进行比较，如果该值满足约束条件，则进行更新。另外，还声明了一个变量来保持满足条件的当前行索引。然后，访问数据帧中这个索引的行。时间复杂度与数据框架的大小成多项式关系。

# declaring a data frame in R data_frame = data.frame(C1 = c(5:8), C2 = c(1:4), C3 = c(9:12), C4 = c(13:16)) print("Original data frame") print(data_frame) # declaring initial values for min and max min = 32767 max = -32767 min_row_indx = 0 max_row_indx = 0 # looping over the data frame values for (i in 1:nrow(data_frame)){ # for-loop over columns for(j in 1:ncol(data_frame)) { # checking if the dataframe # cell value is less than minimum if(data_frame[i,j]max){ # replacing the minimum # with the smaller value max = data_frame[i,j] # updating the row with the # smallest value found until now max_row_indx = i } } } # printing the row with minimum value print ("Row with minimum value in the data frame") print (data_frame[min_row_indx,]) # printing the row with maximum value print ("Row with maximum value in the data frame") print (data_frame[max_row_indx,])

输出。

[1] "Original data frame" C1 C2 C3 C4 1 5 1 9 13 2 6 2 10 14 3 7 3 11 15 4 8 4 12 16 [1] "Row with minimum value in the data frame" C1 C2 C3 C4 1 5 1 9 13 [1] "Row with maximum value in the data frame" C1 C2 C3 C4 4 8 4 12 16

例2：根据数据框架的列来确定具有最小或最大值的行

R中的函数which.min()可以用来计算作为参数指定的对象中所有数值的最小值，不管它是一个列表、矩阵还是数据框。类似地，which.max()计算所有数值中的最大值。为了选择数据框的某一列，我们使用 df$colname ，然后将其作为数据框的索引，用指定的聚合函数提取完整的行。这种方法可以应用于所有的数据类型，数字、字符串以及因子。由于我们直接访问和比较这个特定列的所有值，因此所需的时间复杂性与列的长度成线性关系。

以下是R语言的语法，用于提取参数中指定的列中具有最小或最大值的行。

语法： df[which.min(df$colname),] 。

参数 :

df – 要提取最小或最大值的数据框 colname – 要考虑计算最小值或最大值的列名。

返回：在特定列中具有最大或最小单元格值的行。

代码。

# declaring a data frame in R data_frame = data.frame(C1 = c(1:4), C2 = c( 5:8), C3 = c(9:12), C4 = c(13:16)) print("Original data frame") print(data_frame) # extracting the row with # maximum value in C2 column print ("Row with max C2 value") data_frame[which.max(data_frameC2),] # extracting the row with # minimum value in C4 column print ("Row with min C4 value") data_frame[which.min(data_frameC4),]

输出。

[1] "Original data frame" C1 C2 C3 C4 1 1 5 9 13 2 2 6 10 14 3 3 7 11 15 4 4 8 12 16 [1] "Row with max C2 value" C1 C2 C3 C4 4 4 8 12 16 [1] "Row with min C4 value" C1 C2 C3 C4 1 1 5 9 13

如果数据框包含字符串类型的变量值，则在对该数据进行按字母顺序排序时计算出最小值和最大值。

# declaring a data frame in R data_frame = data.frame(C1= c("a","b","c","d"), C2= c("geeks","dataframe","in","R"), C3= c(9:12),C4=c(13:16)) print("Original data frame") print(data_frame) # extracting the row with maximum value in # C2 column print ("Row with max C1 value") data_frame[which.max(data_frameC1),] # extracting the row with minimum value in # C4 column print ("Row with min C2 value") data_frame[which.min(data_frameC2),]

输出

[1] "Original data frame" C1 C2 C3 C4 1 a geeks 9 13 2 b dataframe 10 14 3 c in 11 15 4 d R 12 16 [1] "Row with max C1 value" C1 C2 C3 C4 4 d R 12 16 [1] "Row with min C2 value" C1 C2 C3 C4 2 b dataframe 10 14

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