Question

这是我问here问题的后续问题。在那里我学习了a）如何为列做这个（见下文）和b）在R中行和列的选择看起来差别很大，这意味着我不能对行使用相同的方法。

假设我有一个像这样的pandas数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(6, 6)),
                  columns=['c' + str(i) for i in range(6)],
                  index=["r" + str(i) for i in range(6)])

    c0  c1  c2  c3  c4  c5
r0   4   2   3   9   9   0
r1   9   0   8   1   7   5
r2   2   6   7   5   4   7
r3   6   9   9   1   3   4
r4   1   1   1   3   0   3
r5   0   8   5   8   2   9

然后我可以通过它们的名称轻松选择行和列：

print df.loc['r3':'r5', 'c1':'c4']

返回

    c1  c2  c3  c4
r3   9   9   1   3
r4   1   1   3   0
r5   8   5   8   2

我如何在R中这样做？给定像这样的数据框

df <- data.frame(c1=1:6, c2=2:7, c3=3:8, c4=4:9, c5=5:10, c6=6:11)
rownames(df) <- c('r1', 'r2', 'r3', 'r4', 'r5', 'r6')

   c1 c2 c3 c4 c5 c6
r1  1  2  3  4  5  6
r2  2  3  4  5  6  7
r3  3  4  5  6  7  8
r4  4  5  6  7  8  9
r5  5  6  7  8  9 10
r6  6  7  8  9 10 11

显然，如果我知道所需行/列的索引，我可以这样做：

df[3:5, 1:4]

但我可能会在整个分析过程中删除行/列，因此我宁愿按名称而不是按索引进行选择。从上面的链接我了解到，对于列，以下内容可行：

subset(df, select=c1:c4)

返回

  c1 c2 c3 c4
r1  1  2  3  4
r2  2  3  4  5
r3  3  4  5  6
r4  4  5  6  7
r5  5  6  7  8
r6  6  7  8  9

但我怎样才能同时按名称选择一系列行？

在这种特殊情况下，我当然可以使用grep但是如何使用具有任意名称的列呢？

我不想使用

df[c('r3', 'r4' 'r5'), c('c1','c2', 'c3', 'c4')]

但实际切片。

Answer 1

您可以将which()与rownames：

一起使用

subset(df[which(rownames(df)=='r3'):which(rownames(df)=='r5'),], select=c1:c4)


   c1 c2 c3 c4
r3  3  4  5  6
r4  4  5  6  7
r5  5  6  7  8

Answer 2

你可以写一个能给你相同行为的函数

df %:% c('c2', 'c4')
# [1] "c2" "c3" "c4"

rownames(df) %:% c('r2', 'r4')
# [1] "r2" "r3" "r4"

像

一样使用它

df[rownames(df) %:% c('r3', 'r5'), df %:% c('c1', 'c5')]
#    c1 c2 c3 c4 c5
# r3  3  4  5  6  7
# r4  4  5  6  7  8
# r5  5  6  7  8  9

对于你的问题

require': cannot load such file -- ffi_c (LoadError)
        from C:/Ruby23-x64/lib/ruby/2.3.0/rubygems/core_ext/kernel_require.rb:127:in

Answer 3

使用match查找特定行名称的位置。

df[match("r3", rownames(df)):match("r5", rownames(df)), match("c1", colnames(df)):match("c4", colnames(df))]

   c1 c2 c3 c4
r3  3  4  5  6
r4  4  5  6  7
r5  5  6  7  8

如何通过根据名称而不是索引选择一系列列和行来切片数据框？

3 个答案: