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Entfernen Sie eine vollständige Spalte aus einem in R (4) (Zur Vollständigkeit) Wenn Sie Spalten nach Namen entfernen möchten, können Sie Folgendes tun: <- "genome" <- c("genome", "region") # if you want to remove multiple columns data <- data[,! names(data)%in%, drop = F] Einschließlich drop = F stellt sicher, dass das Ergebnis immer noch ein selbst wenn nur eine Spalte übrig bleibt. Kopieren, Umbennen und Löschen von Dateien in R. Kann jemand eine komplette Spalte von einem in R entfernen? Zum Beispiel, wenn ich diese Daten erhalten > head(data) chr genome region 1 chr1 hg19_refGene CDS 2 chr1 hg19_refGene exon 3 chr1 hg19_refGene CDS 4 chr1 hg19_refGene exon 5 chr1 hg19_refGene CDS 6 chr1 hg19_refGene exon und ich möchte die 2. Spalte entfernen.
Warum das so ist? Ein Dictionary verfügt über keine innere Sortierung. Wenn wir bspw. ein Dictionary über dessen Literal erstellen, wird es beim Anhängen an den DataFrame anhand seiner Keys sortiert (irgendwie muss ja sortiert werden). Die neue Sortierung entspricht dabei keineswegs unserer Eingabe. Problematisch ist außerdem, dass die Keys anstatt der Werte angehangen werden. Also Achtung: Eine Zuordnung an den Index des DataFrames findet bei Dictionaries nicht statt! Also nochmal: Ein Dictionary wird an einen DataFrame angehangen, indem es vorher zu einer Series konvertiert wurde. Spalte in r löschen. Die Series wird an den DataFrame mit Hilfe des Indizes gejoint. df [ 'Nachname'] = pd. Series ( Nachname) Series Dieser Ansatz entspricht dem obigen Beispiel für Dictionaries. Eine Series wird anhand ihres Indizes an den DataFrame gejoint. Nachname = pd. Series ( data = [ 'Bruni', 'Bonke', 'Wojcek', 'Müller', 'Bonucci'], index = [ 'ID-462', 'ID-111', 'ID-707', 'ID-123', 'ID-997']) Zeilen an den DataFrame anhängen ¶ Liegen die Werte einer neuen Zeile als Liste vor, kann diese über die Zuweisung mithilfe der Property loc an den Datensatz angefügt werden.
Hierzu erstellt man einen neuen Dataframe (hier z. B. data1) und wendet die unique()-Funktion auf den betreffenden Datensatz an. data1 <- unique(data) Im Ergebnis werden nur die Fälle gelöscht, die zu 100%, also über alle Variablen hinweg, identisch zu anderen Fällen sind. Oder anders ausgedrückt, es werden nur zu 100% einmalig vorkommende Fälle beim Überführen in den neuen Dataframe (data1) beibehalten. Sollte allerdings z. eine laufende Nummer existieren, die automatisch im Vorfeld hochgezählt wurde, alle anderen Variablen aber identisch sein, wird diese gezeigte Prüfung ins Leere laufen, weil ALLE Variablen zur Prüfung verwendet werden. Dem kann allerdings mit dem dplyr-Paket begegnet werden, wie ich nachfolgend in 3. 2 zeige. Entfernen Sie doppelte Zeilen nach Spalte in R | Delft Stack. Duplikate entfernen, mit dem Paket dplyr Zunächst muss das dplyr-Paket mit ckages("dplyr") installiert und mit library(dplyr) geladen werden. ckages("dplyr") library(dplyr) 100%ige Duplikate entfernen Im Anschluss kann mit dem sog. Pipe-Operator (%>%) die distinct()-Funktion verwendet werden.
Ein Beispiel: es wird geprüft, ob das exakte Alter, der Geburtsort und der BMI übereinstimmen: data4 <- data%>% distinct(Alter_exakt, Gebutsort, BMI,. keep_all = TRUE) Im Ergebnis erhält man nur Fälle, die hinsichtlich dieser 3 Variablen NICHT übereinstimmen - was je nach Wertebereich der Variablenausprägungen und deren Kombinationen quasi ausgeschlossen werden kann.
Diese Eigenschaft dplyr der Verwendung ". ". Um auf den Datensatz in der Frage zu verweisen, kann die folgende Zeile verwendet werden, um dieses Problem zu lösen: iris%>%. [, setdiff ( names (. ), )] Du kannst es versuchen iris%>% select (-!! )
Alles, was vorher in der CSV-Datei als -999 oder -9999 stand, müsste jetzt in R ein NA sein. Beim Schreiben gibt es auch ein bestimmtes Argument, das uns bestimmen lässt, wie wir NA's in eine Datei schreiben möchten: (df, "",, na=""). In diesem Fall möchten wir einfach gar nichts schreiben, dementsprechend setzen wir für na einen leeren character. Hast du noch mehr Fragen zu Missings oder ein bestimmtes Problem in einem anderen Bereich? Schreib mir einfach eine Mail:. Bleib außerdem auf dem Laufenden mit dem r-coding Newsletter. Du erhältst Infos zu neuen Blogeinträgen, sowie kleine Tipps und Tricks zu R. Melde dich jetzt an:. Cheers! Spalte aus dataframe löschen r. Foto von Caleb Roenigk (siehe hier auf flickr), lizensiert unter CC2. 0, modifiziert mit Schwarz-Weiß-Filter.
How-To's R Anleitungen Löschen der Konsole in R Erstellt: December-26, 2020 | Aktualisiert: October-15, 2021 Konsole in R löschen, indem die Ausgabe nach oben geschoben wird Kombinieren Sie zwei Ansätze zum Löschen der Konsole in R Löschen der R-Konsole durch einen Shell-Befehl Verwenden Sie ein vorentwickeltes Paket zum Löschen der Konsole in R Sie können die R-Konsole löschen, indem Sie eine Tastenkombination eingeben, die je nach Konsolenimplementierung und der Plattform, auf der Sie sie ausführen, variiert. Wenn Sie zum Beispiel R Studio unter Windows ausführen, können Sie den Bildschirm löschen, indem Sie CTRL + L drücken oder diesen Code ausführen, der den entsprechenden Befehl an die Konsole sendet: cat("\014") Der obige Code sendet jedoch in manchen Fällen nur ein Zeilenvorschubzeichen, anstatt die Konsole zu löschen. Zum Beispiel, wenn Sie eine andere Implementierung der R-Konsole verwenden, wie eine DOS-Konsole, oder wenn Sie ein anderes Betriebssystem verwenden, wie Ubuntu oder macOS.
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Somit sind in der Straße "Rendsburger Straße" die Branchen Neumünster, Neumünster und Neumünster ansässig. Weitere Straßen aus Neumünster, sowie die dort ansässigen Unternehmen finden Sie in unserem Stadtplan für Neumünster. Toom Baumarkt in Neumünster - Rendsburger Straße 104. Die hier genannten Firmen haben ihren Firmensitz in der Straße "Rendsburger Straße". Firmen in der Nähe von "Rendsburger Straße" in Neumünster werden in der Straßenkarte nicht angezeigt. Straßenregister Neumünster:
Fotos NMS Rendsburger Straße 3 Building, Rendsburger Straße 3, Cultural heritage monuments in Neumünster Foto: Wusel007 / CC BY-SA 3. 0 Bewertung der Straße Anderen Nutzern helfen, Rendsburger Straße in Neumünster-Innenstadt besser kennenzulernen.
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