R中的数据帧

2022-05-14 IT知识机器学习人工智能深度学习数据科学 R编程

本文概述

访问和细分数据帧(1)
数据帧概述视频
访问和设置数据帧(2)
访问和设置数据帧(3)
添加新列

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访问和细分数据帧(1)与向量相比, 更常见的是, 你将想要对数据帧进行子集化或访问某些列。同样, 执行此操作的方法之一是使用[]。表示法就像矩阵！这里有些例子：
选择第一行：cash [1, ]
选择第一列：Cash [, 1]
按名称选择第一列：cash [, ” company” ]
使用说明

选择现金的第三行和第二列。
选择现金的” 年” 列的第五行。

如果这有意义, 请继续进行下一个练习！如果没有, 这是一个概述视频。
数据帧概述视频访问和设置数据帧(2)就像你想象的那样, 从数据框中选择特定的列是一种常见的操作。实际上, 它是如此普遍, 以至于它有自己的捷径, 即$。以下返回相同的答案：

cash$cash_flow[1] 1000 4000550 1500 1100750 6000cash[, "cash_flow"][1] 1000 4000550 1500 1100750 6000

有用吗？试试看！
使用说明

使用$从现金中选择” 年份” 列。
使用$从现金中选择” cash_flow” 列, 并将其乘以2。
你可以通过为列分配NULL来删除它。运行删除” 公司” 的代码。
现在再次打印出现金。

访问和设置数据帧(3)通常, 仅从数据框中选择一列并不是你要做的全部。如果你仅对公司A的现金流量感兴趣, 该怎么办？为了获得更大的灵活性, 请尝试使用subset()！

subset(cash, company == "A")company cash_flow year1A100012A400033A5504

这里发生了一些重要的事情：

传递给subset()的第一个参数是数据框的名称cash。
请注意, 你不应该在公司中加引号！
==是相等运算符。它进行测试以找出两个事物相等的地方, 并返回一个逻辑向量。有关这些关系运算符的知识还有很多, 你可以在第二门金融课程” 金融中级R” 中学习所有有关它们的知识！

使用说明

使用subset()仅选择与公司B对应的现金行
现在具有在一年内到期的现金流的subset()行。

添加新列在一个理想的世界中, 你可以100％确定你将收到所有现金流量。但是, 由于这些都是对未来的预测, 因此总会有人无法支付！你决定对最坏的情况进行一些分析, 在这种情况下, 你只会收到预期现金流量的一半。为了保存最坏的情况以供以后分析, 你决定将其作为新列添加到数据框中！

cash$half_cash < - cash$cash_flow * .5cashcompany cash_flow year half_cash1A100015002A4000320003A55042754B150017505B110025506B75043757B600053000

就是这样！在数据框中创建新列就像将新信息分配给data_frame $ new_column一样简单。通常, 新创建的列是对现有列的某种转换, 因此$运算符在这里确实派上用场！
使用说明

创建一个新的最坏情况, 即你只收到预期现金流量的25％, 并将其添加到数据框中, 作为Quarter_cash。
如果花了两倍的时间(按年计算)会怎样呢？在这种情况下添加一个新列double_year。

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