如何从R数据框中删除最后几行？

R数据框可以包含非常多的行，如果某些行对我们的数据分析没有帮助，我们可能希望将其删除。因此，我们可以在开始分析过程之前删除这些行。可以说，删除某些行是数据清洗的一部分，显然数据清洗有助于我们为分析创建一个流畅的数据集。在R中，我们可以简单地使用head函数来删除R数据框中的最后几行，如果需要，我们也可以将其存储为一个新的数据框，但我只会向您展示如何删除这些行，如果您愿意，可以为新的数据框分配一个对象名称。

示例

考虑以下数据框：

 在线演示

set.seed(111)
x1<-rnorm(20,2)
x2<-LETTERS[1:20]
x3<-rep(c("L1","L2","L3","L4"),times=5)
x4<-rpois(20,5)
x5<-sample(1:1000,20)
df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)
df

输出

x1 x2 x3 x4 x5
1 2.2352207 A L1 6 61
2 1.6692641 B L2 4 893
3 1.6883762 C L3 6 91
4 -0.3023457 D L4 8 605
5 1.8291240 E L1 5 855
6 2.1402782 F L2 4 864
7 0.5025733 G L3 4 373
8 0.9898116 H L4 7 493
9 1.0515244 I L1 6 769
10 1.5060378 J L2 7 252
11 1.8263259 K L3 6 170
12 1.5934012 L L4 5 592
13 3.8456363 M L1 1 42
14 2.3940541 N L2 4 423
15 2.7975285 O L3 12 388
16 0.4333346 P L4 5 308
17 1.9141490 Q L1 5 113
18 1.6408605 R L2 5 998
19 0.8063910 S L3 2 310
20 2.3641867 T L4 7 687

示例

head(df,-5)

输出

x1 x2 x3 x4 x5
1 2.2352207 A L1 6 61
2 1.6692641 B L2 4 893
3 1.6883762 C L3 6 91
4 -0.3023457 D L4 8 605
5 1.8291240 E L1 5 855
6 2.1402782 F L2 4 864
7 0.5025733 G L3 4 373
8 0.9898116 H L4 7 493
9 1.0515244 I L1 6 769
10 1.5060378 J L2 7 252
11 1.8263259 K L3 6 170
12 1.5934012 L L4 5 592
13 3.8456363 M L1 1 42
14 2.3940541 N L2 4 423
15 2.7975285 O L3 12 388

示例

head(df,-2)

输出

x1 x2 x3 x4 x5
1 2.2352207 A L1 6 61
2 1.6692641 B L2 4 893
3 1.6883762 C L3 6 91
4 -0.3023457 D L4 8 605
5 1.8291240 E L1 5 855
6 2.1402782 F L2 4 864
7 0.5025733 G L3 4 373
8 0.9898116 H L4 7 493
9 1.0515244 I L1 6 769
10 1.5060378 J L2 7 252
11 1.8263259 K L3 6 170
12 1.5934012 L L4 5 592
13 3.8456363 M L1 1 42
14 2.3940541 N L2 4 423
15 2.7975285 O L3 12 388
16 0.4333346 P L4 5 308
17 1.9141490 Q L1 5 113
18 1.6408605 R L2 5 998

示例

head(df,-10)

输出

x1 x2 x3 x4 x5
1 2.2352207 A L1 6 61
2 1.6692641 B L2 4 893
3 1.6883762 C L3 6 91
4 -0.3023457 D L4 8 605
5 1.8291240 E L1 5 855
6 2.1402782 F L2 4 864
7 0.5025733 G L3 4 373
8 0.9898116 H L4 7 493
9 1.0515244 I L1 6 769
10 1.5060378 J L2 7 252

示例

head(df,-8)

输出

x1 x2 x3 x4 x5
1 2.2352207 A L1 6 61
2 1.6692641 B L2 4 893
3 1.6883762 C L3 6 91
4 -0.3023457 D L4 8 605
5 1.8291240 E L1 5 855
6 2.1402782 F L2 4 864
7 0.5025733 G L3 4 373
8 0.9898116 H L4 7 493
9 1.0515244 I L1 6 769
10 1.5060378 J L2 7 252
11 1.8263259 K L3 6 170
12 1.5934012 L L4 5 592

示例

head(df,-15)

输出

x1 x2 x3 x4 x5
1 2.2352207 A L1 6 61
2 1.6692641 B L2 4 893
3 1.6883762 C L3 6 91
4 -0.3023457 D L4 8 605
5 1.8291240 E L1 5 855

示例

head(df,-4)

输出

x1 x2 x3 x4 x5
1 2.2352207 A L1 6 61
2 1.6692641 B L2 4 893
3 1.6883762 C L3 6 91
4 -0.3023457 D L4 8 605
5 1.8291240 E L1 5 855
6 2.1402782 F L2 4 864
7 0.5025733 G L3 4 373
8 0.9898116 H L4 7 493
9 1.0515244 I L1 6 769
10 1.5060378 J L2 7 252
11 1.8263259 K L3 6 170
12 1.5934012 L L4 5 592
13 3.8456363 M L1 1 42
14 2.3940541 N L2 4 423
15 2.7975285 O L3 12 388
16 0.4333346 P L4 5 308

更新于：2020年8月24日

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