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R語(yǔ)言中矩陣子集的提取可以使用邏輯符號(hào)嗎?若可以該怎么樣使用,請(qǐng)舉例,謝謝
2016-03-07
源自:R語(yǔ)言基礎(chǔ) 3-2
正在回答
#數(shù)據(jù)框的子集x <- data.frame(v1=1:5, v2=6:10, v3=11:15)x$v3[c(2,4)] <- NA #給第三列,第二和第四行的數(shù)據(jù)賦值為空x[(x$v1<4 & x$v2>=8),]
這應(yīng)該也算是,這樣的話用法已經(jīng)很明了了。
#missing valuex <- c(1, NA, 2, NA, 3)is.na(x)#判斷缺失值有無(wú)
x[!is.na(x)]# !意思是取反,真即假。
這應(yīng)該算是一種
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本R語(yǔ)言基礎(chǔ)教程,教你如何在R中操縱自己數(shù)據(jù),快速入門
2 回答3-2矩陣的子集中有誤
2 回答subset()函數(shù)在構(gòu)建矩陣的子集
1 回答data.matrix把數(shù)據(jù)框變?yōu)榫仃嚭笤趺词褂眠@個(gè)矩陣,矩陣的名字是啥啊老師
1 回答為什么矩陣的不能大于二
1 回答控制臺(tái)矩陣不顯示
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2016-04-01
#數(shù)據(jù)框的子集
x <- data.frame(v1=1:5, v2=6:10, v3=11:15)
x$v3[c(2,4)] <- NA #給第三列,第二和第四行的數(shù)據(jù)賦值為空
x[(x$v1<4 & x$v2>=8),]
這應(yīng)該也算是,這樣的話用法已經(jīng)很明了了。
2016-04-01
#missing value
x <- c(1, NA, 2, NA, 3)
is.na(x)#判斷缺失值有無(wú)
x[!is.na(x)]# !意思是取反,真即假。
這應(yīng)該算是一種