Filtrering av Data - Avancerade Villkor
Du har redan sett hur man filtrerar data med enkla jämförelser och logiska operatorer. Nu är det dags att bygga vidare på detta genom att använda operatorn %in% för att matcha flera värden samtidigt samt lära dig hur du exkluderar specifika rader från en datamängd. Dessa tekniker är särskilt användbara när du arbetar med kategoriska variabler som innehåller många möjliga värden.
Filtrering med %in%
Operatorn %in% kontrollerar om element i en vektor finns i en annan. Den är särskilt användbar vid matchning mot flera möjliga värden, vilket gör filtreringen tydligare och mer lättläst än att kedja flera == eller !=-villkor.
Base R
selected_fuel_cars <- df[df$fuel %in% c("Diesel", "Petrol"), ]
dplyr
selected_fuel_cars_dplyr <- df %>%
filter(fuel %in% c("Diesel", "Petrol"))
Utesluta specifika värden
Du kan kombinera %in% med den logiska NOT-operatorn ! för att utesluta flera värden samtidigt.
Base R
non_diesel_petrol_cars <- df[!df$fuel %in% c("Diesel", "Petrol"), ]
dplyr
non_diesel_petrol_cars_dplyr <- df %>%
filter(!fuel %in% c("Diesel", "Petrol"))
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Can you explain how the %in% operator works in more detail?
What are some common mistakes to avoid when using %in% for filtering?
Can you show how to use %in% with other columns or data types?
Awesome!
Completion rate improved to 4Filtrering av Data - Avancerade Villkor
Svep för att visa menyn
Du har redan sett hur man filtrerar data med enkla jämförelser och logiska operatorer. Nu är det dags att bygga vidare på detta genom att använda operatorn %in% för att matcha flera värden samtidigt samt lära dig hur du exkluderar specifika rader från en datamängd. Dessa tekniker är särskilt användbara när du arbetar med kategoriska variabler som innehåller många möjliga värden.
Filtrering med %in%
Operatorn %in% kontrollerar om element i en vektor finns i en annan. Den är särskilt användbar vid matchning mot flera möjliga värden, vilket gör filtreringen tydligare och mer lättläst än att kedja flera == eller !=-villkor.
Base R
selected_fuel_cars <- df[df$fuel %in% c("Diesel", "Petrol"), ]
dplyr
selected_fuel_cars_dplyr <- df %>%
filter(fuel %in% c("Diesel", "Petrol"))
Utesluta specifika värden
Du kan kombinera %in% med den logiska NOT-operatorn ! för att utesluta flera värden samtidigt.
Base R
non_diesel_petrol_cars <- df[!df$fuel %in% c("Diesel", "Petrol"), ]
dplyr
non_diesel_petrol_cars_dplyr <- df %>%
filter(!fuel %in% c("Diesel", "Petrol"))
Tack för dina kommentarer!
