Indexación Lógica
¡Bien! Acceder a las columnas por sus nombres es conveniente. ¿Podemos filtrar las filas que queremos mostrar?
En efecto, es posible. Primero, se pueden utilizar índices (como en vectores o matrices). Sin embargo, normalmente no se conocen las posiciones de las filas, sino ciertas condiciones que se desean cumplir. Por ejemplo, se puede extraer información solo para hombres o únicamente para personas mayores de 30 años. Esto se logra especificando las condiciones necesarias entre corchetes. Es necesario utilizar el doble signo == para indicar igualdad.
Suponga que se tiene un data frame data y se desea filtrar las filas cuyo valor en la columna 30 sea age. Esto se puede realizar con la siguiente sintaxis: data[data$age == 30,]. Observe que la condición se coloca como el primer índice dentro del corchete. Por ejemplo, para el mismo conjunto de datos de entrenamiento anterior, extraigamos los datos de personas mayores de 30 años y únicamente hombres.
1234567891011# Data name <- c("Alex", "Julia", "Finn") age <- c(24, 43, 32) gender <- c("M", "F", "M") # Creating a data frame test <- data.frame(name, age, gender) # People older than 30 test[test$age > 30, ] # Males only test[test$gender == 'M', ]
Como puede observarse, es correcto.
Swipe to start coding
Utilizando el conjunto de datos mtcars, extraer los siguientes datos:
- Los autos que recorren un cuarto de milla en menos de 16 segundos (columna
qsec). - Autos con 6 cilindros (columna
cyl).
Solución
¡Gracias por tus comentarios!
single
Pregunte a AI
Pregunte a AI
Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla
Awesome!
Completion rate improved to 5.56Indexación Lógica
Desliza para mostrar el menú
¡Bien! Acceder a las columnas por sus nombres es conveniente. ¿Podemos filtrar las filas que queremos mostrar?
En efecto, es posible. Primero, se pueden utilizar índices (como en vectores o matrices). Sin embargo, normalmente no se conocen las posiciones de las filas, sino ciertas condiciones que se desean cumplir. Por ejemplo, se puede extraer información solo para hombres o únicamente para personas mayores de 30 años. Esto se logra especificando las condiciones necesarias entre corchetes. Es necesario utilizar el doble signo == para indicar igualdad.
Suponga que se tiene un data frame data y se desea filtrar las filas cuyo valor en la columna 30 sea age. Esto se puede realizar con la siguiente sintaxis: data[data$age == 30,]. Observe que la condición se coloca como el primer índice dentro del corchete. Por ejemplo, para el mismo conjunto de datos de entrenamiento anterior, extraigamos los datos de personas mayores de 30 años y únicamente hombres.
1234567891011# Data name <- c("Alex", "Julia", "Finn") age <- c(24, 43, 32) gender <- c("M", "F", "M") # Creating a data frame test <- data.frame(name, age, gender) # People older than 30 test[test$age > 30, ] # Males only test[test$gender == 'M', ]
Como puede observarse, es correcto.
Swipe to start coding
Utilizando el conjunto de datos mtcars, extraer los siguientes datos:
- Los autos que recorren un cuarto de milla en menos de 16 segundos (columna
qsec). - Autos con 6 cilindros (columna
cyl).
Solución
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
single
