我有一个名为“mydata”的数据帧，它看起来像这样:
A B C D
1. 5 4 4 4
2. 5 4 4 4
3. 5 4 4 4
4. 5 4 4 4
5. 5 4 4 4
6. 5 4 4 4
7. 5 4 4 4
我想删除第2行，第4行，第6行。例如，像这样:
A B C D
1. 5 4 4 4
3. 5 4 4 4
5. 5 4 4 4
7. 5 4 4 4
当前回答
简化顺序:
mydata[-(1:3 * 2), ]
顺序如下:
mydata[seq(1, nrow(mydata), by = 2) , ]
由负序排列:
mydata[-seq(2, nrow(mydata), by = 2) , ]
或者如果你想通过选择奇数来子集:
mydata[which(1:nrow(mydata) %% 2 == 1) , ]
或者如果你想通过选择奇数来子集，版本2:
mydata[which(1:nrow(mydata) %% 2 != 0) , ]
或者如果你想通过过滤偶数来子集:
mydata[!which(1:nrow(mydata) %% 2 == 0) , ]
或者如果你想通过过滤偶数来子集，版本2:
mydata[!which(1:nrow(mydata) %% 2 != 1) , ]
其他回答
关键思想是，你把想要删除的行组成一个集合，并保留这个集合的补项。
在R中，集合的补由'-'操作符给出。
假设data。frame是myData:
myData[-c(2, 4, 6), ] # notice the -
当然，如果您想完全删除这些行，不要忘记“重新分配”myData——否则，R只打印结果。
myData <- myData[-c(2, 4, 6), ]
下面是一个按索引删除一行的快速而简单的函数。
removeRowByIndex <- function(x, row_index) {
nr <- nrow(x)
if (nr < row_index) {
print('row_index exceeds number of rows')
} else if (row_index == 1)
{
return(x[2:nr, ])
} else if (row_index == nr) {
return(x[1:(nr - 1), ])
} else {
return (x[c(1:(row_index - 1), (row_index + 1):nr), ])
}
}
它的主要缺陷是row_index参数没有遵循作为值向量的R模式。可能还有其他问题，因为我只花了几分钟编写和测试它，而且在过去几周才开始使用R。任何评论和改进这将是非常欢迎的!
使用Unique id的另一种方法是将数据子集化: *这来自一份我想删除化学标准的实际报告
Chem.Report<-subset(Chem.Report, Chem_ID!="Standard")
Chem_ID是列名。 !对于排除法很重要
用名字来识别:
调用唯一ID并识别数据帧(DF)中的位置。 标记删除。如果唯一ID应用于多个行，则所有这些行都将被删除。
代码:
Rows<-which(grepl("unique ID", DF$Column))
DF2<-DF[-c(Rows),]
DF2
在数据帧中创建id列或使用任何列名来标识行。使用索引删除是不公平的。
使用子集函数创建新的框架。
updated_myData <- subset(myData, id!= 6)
print (updated_myData)
updated_myData <- subset(myData, id %in% c(1, 3, 5, 7))
print (updated_myData)
