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法学如何根据索引从R数据框列中提取特定值？
有时我们想弄清楚R数据框列中某个位置的值是什么，这有助于我们理解数据收集或数据模拟过程。例如，如果我们有一个包含x、y和z列的数据框df，每个列都有5000个值，那么我们可以使用df$x[[253]]来查找数据框df的x列中第253行的值。
示例
考虑以下数据框：
set.seed(987) x<-rnorm(20,521,30.7) y<-rnorm(20,20,4.05) z<-rnorm(20,31,1) a<-rpois(20,8) b<-rpois(20,10) c<-rpois(20,2) df<-data.frame(x,y,z,a,b,c) df
输出
x y z a b c 1 519.2497 26.62916 31.48431 14 18 0 2 529.2888 16.46887 32.70400 5 5 1 3 547.8463 13.71248 29.73358 10 11 2 4 515.1564 22.82227 30.12065 6 5 5 5 554.7914 20.28892 32.52483 7 2 4 6 493.5616 15.45613 31.23513 14 10 3 7 491.6825 22.32123 30.81875 4 9 4 8 494.7252 18.33388 32.50834 8 13 1 9 486.8303 13.96303 30.71686 5 10 2 10 481.4361 18.60518 32.32576 13 9 3 11 544.2612 19.79058 32.56325 7 8 1 12 494.0999 23.56244 30.83515 4 14 3 13 574.9847 27.61496 29.30917 9 6 0 14 520.7027 27.62166 29.93995 10 12 0 15 507.2346 22.38830 31.16826 7 15 0 16 517.3553 22.60314 31.76175 6 9 2 17 507.0164 18.61279 31.86548 10 10 3 18 484.6791 24.74147 31.88115 5 6 5 19 507.0228 25.21739 32.09461 5 4 0 20 552.1552 16.49131 31.39587 5 7 2
使用索引从x列中提取值：
df$x[[1]] [1] 519.2497 df$x[[5]] [1] 554.7914 df$x[[6]] [1] 493.5616 df$x[[7]] [1] 491.6825 df$x[[12]] [1] 494.0999 df$x[[15]] [1] 507.2346 df$x[[19]] [1] 507.0228 df$x[[20]] [1] 552.1552
使用索引从y列中提取值：
df$y[[19]] [1] 25.21739 df$y[[1]] [1] 26.62916 df$y[[4]] [1] 22.82227 df$y[[3]] [1] 13.71248 df$y[[5]] [1] 20.28892 df$y[[7]] [1] 22.32123 df$y[[10]] [1] 18.60518 df$y[[9]] [1] 13.96303 df$y[[13]] [1] 27.61496 df$y[[14]] [1] 27.62166 df$y[[18]] [1] 24.74147
使用索引从z列中提取值
df$z[[2]] [1] 32.704 df$z[[5]] [1] 32.52483 df$z[[10]] [1] 32.32576 df$z[[15]] [1] 31.16826 df$z[[20]] [1] 31.39587 df$z[[17]] [1] 31.86548
使用索引从a列中提取值：
df$a[[20]] [1] 5 df$a[[1]] [1] 14 df$a[[10]] [1] 13 df$a[[12]] [1] 4 df$a[[5]] [1] 7 df$a[[13]] [1] 9 df$a[[17]] [1] 10 df$a[[18]] [1] 5 df$a[[19]] [1] 5
使用索引从b列中提取值：
df$b[[1]] [1] 18 df$b[[5]] [1] 2 df$b[[10]] [1] 9 df$b[[15]] [1] 15 df$b[[20]] [1] 7
使用索引从c列中提取值：
df$c[[3]] [1] 2 df$c[[6]] [1] 3 df$c[[9]] [1] 2 df$c[[12]] [1] 3 df$c[[15]] [1] 0 df$c[[18]] [1] 5
更新于：2020年10月17日
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