Contenu du cours
Introduction à R : Partie II
Introduction à R : Partie II
Indexation Logique
Bien! Accéder aux colonnes par leurs noms est pratique. Pouvons-nous filtrer les lignes que nous voulons afficher?
En effet, nous pouvons. Tout d'abord, nous pouvons utiliser des indices (comme c'était le cas pour les vecteurs ou les matrices). Mais généralement, nous ne connaissons pas les positions des lignes mais connaissons certaines conditions que nous voulons satisfaire. Par exemple, nous pouvons vouloir extraire des données uniquement pour les hommes ou uniquement pour les personnes de plus de 30 ans. Vous pouvez le faire en spécifiant les conditions nécessaires entre crochets. Vous devez utiliser le double signe == pour l'égalité.
Supposons que nous ayons une trame de données data et que nous voulions filtrer les lignes ayant la valeur 30 dans la colonne age. Cela peut être fait en utilisant la syntaxe suivante : data[data$age == 30,]. Notez que vous mettez la condition comme premier indice dans le crochet. Par exemple, pour les mêmes données d'entraînement qu'avant, extrayons les données des personnes de plus de 30 ans et uniquement des hommes.
# Data name <- c("Alex", "Julia", "Finn") age <- c(24, 43, 32) gender <- c("M", "F", "M") # Creating a data frame test <- data.frame(name, age, gender) # People older than 30 test[test$age > 30, ] # Males only test[test$gender == 'M', ]
Comme vous pouvez le voir, c'est correct.
Swipe to start coding
En utilisant le jeu de données mtcars, extrayez les données suivantes :
- Les voitures passent un quart de mile en moins de 16 secondes (colonne
qsec). - Voitures avec 6 cylindres (colonne
cyl).
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
Indexation Logique
Bien! Accéder aux colonnes par leurs noms est pratique. Pouvons-nous filtrer les lignes que nous voulons afficher?
En effet, nous pouvons. Tout d'abord, nous pouvons utiliser des indices (comme c'était le cas pour les vecteurs ou les matrices). Mais généralement, nous ne connaissons pas les positions des lignes mais connaissons certaines conditions que nous voulons satisfaire. Par exemple, nous pouvons vouloir extraire des données uniquement pour les hommes ou uniquement pour les personnes de plus de 30 ans. Vous pouvez le faire en spécifiant les conditions nécessaires entre crochets. Vous devez utiliser le double signe == pour l'égalité.
Supposons que nous ayons une trame de données data et que nous voulions filtrer les lignes ayant la valeur 30 dans la colonne age. Cela peut être fait en utilisant la syntaxe suivante : data[data$age == 30,]. Notez que vous mettez la condition comme premier indice dans le crochet. Par exemple, pour les mêmes données d'entraînement qu'avant, extrayons les données des personnes de plus de 30 ans et uniquement des hommes.
# 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', ]
Comme vous pouvez le voir, c'est correct.
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En utilisant le jeu de données mtcars, extrayez les données suivantes :
- Les voitures passent un quart de mile en moins de 16 secondes (colonne
qsec). - Voitures avec 6 cylindres (colonne
cyl).
Solution
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