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法律研究如何在 R 資料框中使用字元列中長度小於 3 的元素刪除行？
要查詢字元向量元素或 R 資料框中字元列的元素中的字元數，我們可以使用 nchar 函式。因此，如果我們想刪除元素大小小於 3 的行，我們需要使用相同的函式，然後使用子集函式刪除所需的行，如下面的示例所示。
示例 1
考慮以下資料框 -
> x1<-sample(c("India","UK","China"),20,replace=TRUE)
> x2<-rpois(20,2)
> df1<-data.frame(x1,x2)
> df1輸出
x1 x2 1 India 1 2 India 2 3 UK 1 4 UK 2 5 China 1 6 India 2 7 UK 1 8 India 0 9 China 2 10 China 2 11 China 0 12 India 4 13 India 3 14 China 2 15 China 1 16 China 2 17 China 1 18 China 1 19 China 4 20 China 2
刪除 df1 中字元長度小於 3 的行 -
> subset(df1,nchar(as.character(df1$x1))>=3)
輸出
x1 x2 1 India 1 2 India 2 5 China 1 6 India 2 8 India 0 9 China 2 10 China 2 11 China 0 12 India 4 13 India 3 14 China 2 15 China 1 16 China 2 17 China 1 18 China 1 19 China 4 20 China 2
示例 2
> y1<-sample(c("Yes","No"),20,replace=TRUE)
> y2<-rnorm(20)
> df2<-data.frame(y1,y2)
> df2輸出
y1 y2 1 No -1.7364659 2 No 1.0939593 3 No -0.3927835 4 No -0.2663386 5 Yes 0.2212613 6 No -0.4846801 7 No 2.5305836 8 No -1.1580186 9 Yes 1.2991126 10 No -0.2289025 11 No -0.7304356 12 Yes 0.3648929 13 Yes -0.5454145 14 No 0.7025904 15 No -0.1482001 16 No 0.3592025 17 Yes 1.7478691 18 No -0.2124407 19 No 0.4227296 20 Yes -1.7340860
刪除 df2 中字元長度小於 3 的行 -
> subset(df2,nchar(as.character(df2$y1))>=3)
輸出
y1 y2 5 Yes 0.2212613 9 Yes 1.2991126 12 Yes 0.3648929 13 Yes -0.5454145 17 Yes 1.7478691 20 Yes -1.7340860
示例 3
> z1<-sample(c("Male","Female","NA"),20,replace=TRUE)
> z2<-runif(20,1,10)
> df3<-data.frame(z1,z2,z3)
> df3輸出
z1 z2 z3 1 Male 4.194956 2.037433 2 Male 5.223558 2.252606 3 Male 2.134314 2.126866 4 Female 8.728642 1.966581 5 Male 5.105030 1.871318 6 Female 8.249922 2.250764 7 NA 5.662960 1.882002 8 Male 6.712668 1.796225 9 NA 5.421763 2.404416 10 Female 5.588083 1.571489 11 NA 7.013066 2.419949 12 Female 2.863304 1.974340 13 Male 6.677141 1.877119 14 Female 6.357583 2.390536 15 Male 5.130621 1.688357 16 Male 2.709292 1.664844 17 Male 2.421428 2.060667 18 Female 2.900265 1.391200 19 NA 5.583389 1.757949 20 Female 3.149392 1.727739
刪除 df3 中字元長度小於 3 的行 -
> subset(df3,nchar(as.character(df3$z1))>=3)
輸出
z1 z2 z3 1 Male 4.194956 2.037433 2 Male 5.223558 2.252606 3 Male 2.134314 2.126866 4 Female 8.728642 1.966581 5 Male 5.105030 1.871318 6 Female 8.249922 2.250764 8 Male 6.712668 1.796225 10 Female 5.588083 1.571489 12 Female 2.863304 1.974340 13 Male 6.677141 1.877119 14 Female 6.357583 2.390536 15 Male 5.130621 1.688357 16 Male 2.709292 1.664844 17 Male 2.421428 2.060667 18 Female 2.900265 1.391200 20 Female 3.149392 1.727739
更新於: 2021 年 3 月 5 日
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