我有一个数据框架，如:
a1 = c(1, 2, 3, 4, 5)
a2 = c(6, 7, 8, 9, 10)
a3 = c(11, 12, 13, 14, 15)
aframe = data.frame(a1, a2, a3)
我试着用下面的方法将其中一列转换为一个向量，但它不起作用:
avector <- as.vector(aframe['a2'])
class(avector)
[1] "data.frame"
这是我能想到的唯一解决方案，但我认为一定有更好的方法:
class(aframe['a2'])
[1] "data.frame"
avector = c()
for(atmp in aframe['a2']) { avector <- atmp }
class(avector)
[1] "numeric"
注:以上词汇可能不正确，请指正。我还在学习r的世界，此外，任何关于这里发生的事情的解释都是非常感谢的(例如，与Python或其他语言有关会有帮助!)
我将尝试在不犯任何错误的情况下解释这一点，但我打赌这将在评论中引起一两个澄清。
数据帧是一个列表。当您使用列的名称和[来子集一个数据帧时，您得到的是一个子列表(或子数据帧)。如果你想要实际的原子列，你可以使用[[，或者有点令人困惑的(对我来说)你可以使用aframe[，2]，它返回一个向量，而不是子列表。
所以试着运行这个序列，也许事情会更清楚:
avector <- as.vector(aframe['a2'])
class(avector)
avector <- aframe[['a2']]
class(avector)
avector <- aframe[,2]
class(avector)
你不需要as.vector()，但你需要正确的索引:vector <- aframe[， "a2"]
另一件需要注意的事情是drop=FALSE选项[:
R> aframe <- data.frame(a1=c1:5, a2=6:10, a3=11:15)
R> aframe
a1 a2 a3
1 1 6 11
2 2 7 12
3 3 8 13
4 4 9 14
5 5 10 15
R> avector <- aframe[, "a2"]
R> avector
[1] 6 7 8 9 10
R> avector <- aframe[, "a2", drop=FALSE]
R> avector
a2
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
R>
你可以使用$ extraction:
class(aframe$a1)
[1] "numeric"
或者双方括号:
class(aframe[["a1"]])
[1] "numeric"
如果你只使用提取操作符，它就可以工作。默认情况下，[]设置选项drop=TRUE，这是您在这里想要的。参见'['获取更多细节。
> a1 = c(1, 2, 3, 4, 5)
> a2 = c(6, 7, 8, 9, 10)
> a3 = c(11, 12, 13, 14, 15)
> aframe = data.frame(a1, a2, a3)
> aframe[,'a2']
[1] 6 7 8 9 10
> class(aframe[,'a2'])
[1] "numeric"
使用'[[]'操作符的另一个优点是它同时适用于data.frame和data.table。如果函数必须同时为data。frame和data运行。表，然后你想从中提取一列作为向量
data[["column_name"]]
是最好的。
a1 = c(1, 2, 3, 4, 5)
a2 = c(6, 7, 8, 9, 10)
a3 = c(11, 12, 13, 14, 15)
aframe = data.frame(a1, a2, a3)
avector <- as.vector(aframe['a2'])
avector<-unlist(avector)
#this will return a vector of type "integer"
我使用列表来过滤数据帧，根据它们在% a列表中是否有值%。
我已经手动创建了一个1列的数据帧，导出到Excel中，我将添加“”，在每个元素周围，粘贴到R: list <- c(“el1”，“el2”，…)，通常后面跟着FilteredData <-子集(数据，列%在% list)。
在搜索stackoverflow后，没有找到一个直观的方法将1列数据帧转换为列表，我现在发布我的第一个stackoverflow贡献:
# assuming you have a 1 column dataframe called "df"
list <- c()
for(i in 1:nrow(df)){
list <- append(list, df[i,1])
}
View(list)
# This list is not a dataframe, it is a list of values
# You can filter a dataframe using "subset([Data], [Column] %in% list")
我们还可以将data.frame列一般地转换为简单的向量。作为。Vector是不够的，因为它保留了data.frame类和结构，所以我们还必须取出第一个(也是唯一的)元素:
df_column_object <- aframe[,2]
simple_column <- df_column_object[[1]]
到目前为止建议的所有解决方案都需要硬编码列标题。这使得它们是非泛型的(想象一下将此应用于函数参数)。
当然，您也可以先从列中读取列名，然后将它们插入到其他解决方案的代码中。
另一种选择是使用as。矩阵与as.vector。这可以用于一列，但如果您想将所有列转换为一个向量，也可以这样做。下面是一个可重复的例子，首先将一列转换为一个向量，然后将完整的数据帧转换为一个向量:
a1 = c(1, 2, 3, 4, 5)
a2 = c(6, 7, 8, 9, 10)
a3 = c(11, 12, 13, 14, 15)
aframe = data.frame(a1, a2, a3)
# Convert one column to vector
avector <- as.vector(as.matrix(aframe[,"a2"]))
class(avector)
#> [1] "numeric"
avector
#> [1] 6 7 8 9 10
# Convert all columns to one vector
avector <- as.vector(as.matrix(aframe))
class(avector)
#> [1] "numeric"
avector
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
于2022-08-27使用reprex v2.0.2创建
