上一节讲到R数据清洗内容，主要包括缺失值处理、特殊字符处理、大小写转换、数据格式转化、重复值处理、数值替换，本节在R数据清洗的内容上继续学习R数据预处理，内容包括数据合并（横向合并、纵向合并），自定义排序等内容，下面一起学习。示例工具：Rx643。5。3、RStudio 本文讲解内容：数据预处理 适用范围：数据合并、自定义排序 1数据合并 数据合并这里主要有三种方法进行合并，包括数据表的纵向合并、横向合并以及增加新字段的方法，将多个小表合并为一个大表。 1。1纵向合并 纵向合并的意思就是在数据表的后面追加新的行记录，比如在EXCEL中使用复制粘贴功能往下增加新的行记录，在R中使用rbind（）函数来纵向合并，这里首先构建一个data数据表，数据表内容如下。手动创建数据表datadatadata。frame（IDc（c001，c002，c003，c004，c005，c006，c007，c008，c009，c010），NAMEc（Rmesh，Khilan，Kaushik，Chaitali，Hardik，Komal，Tom，Muffy，Susan，Kevin），AGEc（23，20，23，25，27，24，26，31，26，30），ADDRESSc（Ahmed，Delhi，Kota，Mumbai，Bhopal，MPA，MPB，Indore，JPNo。1，JPNo。2），SALc（2000，1500，2000，5000，8500，6500，5500，9500，7000，9000）） 然后构建一个data1数据表，数据表如下。手动创建数据表data1data1data。frame（IDc（c011，c012），NAMEc（Ami，Dave），AGEc（30，28），ADDRESSc（Ahmed，Delhi），SALc（8500，8000）） 使用rbind函数，将data和data1两个数据表纵向合并起来。合并数据表datarbind（data，data1） 1。2横向合并 横向合并类似于EXCEL中的VLOOKUP函数的用法，在R中使用merge（）函数进行横向合并，创建一个新的数据表data2，包含ID、GENDER和LEVEL三个字段。手动创建数据表data2data2data。frame（IDc（c001，c002，c003，c004，c005，c006，c007，c008，c009，c010），GENDERc（female，female，male，female，female，male，male，male，female，male），LEVELc（Bachelor，Bachelor，Bachelor，Bachelor，Master，Master，Bachelor，Doctorate，Master，Doctorate）） 使用merge函数将data和data2两个数据表横向合并，合并的方式为inner，该方法将两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表，这里共有的字段是ID。数据表合并inner模式datamerge（data，data2，byID） 除了inner方式以外，合并的方式还有left、right和outer方式。数据表合并left模式datamerge（data，data2，all。xTRUE，byID） 数据表合并后，可以重置数据表的索引，默认状态下索引是从1开始向下排列。 这里使用rownames（）函数，将ID这一列设置为索引列。设置索引列rownames（data）dataID 1。3增加新字段 增加新字段也可以实现表的合并，要增加新字段可以将现有的字段进行合并，或者通过现有字段进行计算后生成新字段，字段合并首先用paste（）函数将两个字段合并为一个字段，然后使用cbind（）函数合并到数据表。合并两个字段的内容IDNAMEpaste（dataID，dataNAME）datacbind（data，IDNAME） 另一种方法是对数据表中的字段进行计算，产生新的字段，首先计算SAL的平均值，保留两位小数，结果如下。计算新字段并合并AVGSALround（mean（dataSAL），digits2） 然后，使用cbind函数将计算字段合并到表。计算新字段并合并datacbind（data，AVGSAL） 2自定义排序 2。1降序排列 在R中使用order函数进行排序，这里对SAL列进行排序，当decreasing为TRUE时表示降序排序。 2。2升序排列 若省略decreasing参数，默认为正序排序。对数据表按SAL列进行排序（正序）data〔order（dataSAL），〕 2。3自定义排列 也可以同时对数据表中的多列进行排序，这里对SAL和AGE两列降序排列。对多列进行排序data〔order（dataSAL，dataAGE，decreasingTRUE），〕
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