如何在R中根据条件行值分割数据框？

数据框的分割主要用于比较数据框的不同部分，但这种分割基于某些条件，这些条件也可以是行值。例如，如果我们有一个数据框 df，其中一列表示分类数据，那么可以使用子集函数根据类别进行分割，如下面的示例所示。

示例1

考虑以下数据框

在线演示

> Country<-rep(c("India","China","Russia","Sudan"),5)
> Ratings<-sample(1:5,20,replace=TRUE)
> df1<-data.frame(Country,Ratings)
> df1

输出

 Country Ratings
1 India   1
2 China   2
3 Russia  5
4 Sudan   3
5 India   5
6 China   5
7 Russia  5
8 Sudan   5
9 India   2
10 China  1
11 Russia 5
12 Sudan  4
13 India  3
14 China  1
15 Russia 1
16 Sudan  2
17 India  3
18 China  4
19 Russia 5
20 Sudan  2

分割 df1 以获得组（印度-中国、俄罗斯和苏丹）

示例

> C1<-subset(df1,Country %in% c("India","China"))
> C1

输出

  Country Ratings
1 India    1
2 China    2
5 India    5
6 China    5
9 India    2
10 China   1
13 India   3
14 China   1
17 India   3
18 China   4

示例

> C2<-subset(df1,Country %in% c("Russia"))
> C2

输出

  Country Ratings
3 Russia    5
7 Russia    5
11 Russia   5
15 Russia   1
19 Russia   5

示例

> C3<-subset(df1,Country %in% c("Sudan"))
> C3

输出

 Country Ratings
4 Sudan    3
8 Sudan    5
12 Sudan   4
16 Sudan   2
20 Sudan   2

示例2

考虑以下数据框

在线演示

> Season<-sample(c("Summer","Spring","Winter"),20,replace=TRUE)
> Rain<-sample(c("Yes","No"),20,replace=TRUE)
> df2<-data.frame(Season,Rain)
> df2

输出

  Season Rain
1 Spring  Yes
2 Winter  Yes
3 Spring  Yes
4 Spring   No
5 Winter   No
6 Summer   No
7 Summer   No
8 Winter  Yes
9 Winter  Yes
10 Winter Yes
11 Summer Yes
12 Summer Yes
13 Summer Yes
14 Summer  No
15 Winter  No
16 Spring  No
17 Summer Yes
18 Spring Yes
19 Winter  No
20 Winter  No

分别分割 df2 以获得冬季、夏季和春季

示例

> S1<-subset(df2,Season %in% c("Winter"))
> S1

输出

  Season Rain
2 Winter  Yes
5 Winter   No
8 Winter  Yes
9 Winter  Yes
10 Winter Yes
15 Winter  No
19 Winter  No
20 Winter  No

示例

> S2<-subset(df2,Season %in% c("Summer"))
> S2

输出

  Season  Rain
6 Summer   No
7 Summer   No
11 Summer Yes
12 Summer Yes
13 Summer Yes
14 Summer  No
17 Summer Yes

示例

> S3<-subset(df2,Season %in% c("Spring"))
> S3

输出

  Season  Rain
1 Spring  Yes
3 Spring  Yes
4 Spring   No
16 Spring  No
18 Spring Yes

更新于： 2020-11-23

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