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
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)
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), ]
你也可以使用所谓的布尔向量，也就是逻辑:
row_to_keep = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)
myData = myData[row_to_keep,]
注意!运算符充当NOT，即!TRUE == FALSE:
myData = myData[!row_to_keep,]
与@mrwab的答案相比，这似乎有点麻烦(+1 btw:))，但逻辑向量可以动态生成，例如，当列值超过某个值时:
myData = myData[myData$A > 4,]
myData = myData[!myData$A > 4,] # equal to myData[myData$A <= 4,]
你可以把一个布尔向量转换成一个索引向量:
row_to_keep = which(myData$A > 4)
最后，一个非常巧妙的技巧是，你不仅可以将这种子集用于提取，还可以用于赋值:
myData$A[myData$A > 4,] <- NA
其中列A被分配为NA(不是一个数字)，其中A超过4。
为了完整起见，我将补充说，这也可以用dplyr使用slice来完成。使用它的好处是它可以成为管道工作流的一部分。
df <- df %>%
.
.
slice(-c(2, 4, 6)) %>%
.
.
当然，您也可以在没有管道的情况下使用。
df <- slice(df, -c(2, 4, 6))
“非向量”格式，-c(2,4,6)表示获取不在第2,4,6行的所有内容。对于一个使用范围的例子，假设你想删除前5行，你可以使用slice(df, 6:n())。有关更多示例，请参阅文档。
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!
从员工中删除Dan。data -不需要管理新的data.frame。
employee.data <- subset(employee.data, name!="Dan")
