这期内容当中小编将会给大家带来有关R数据框操作fourth day的示例分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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#导入数据集
install.packages("readxl")
library(readxl)
tianmao<-read_excel('tianmaoTV.xlsx',skip =1 )
#创建新变量
tianmao['total_sales']<-tianmao$current_price*tianmao$month_sales_count
tianmao[c('current_price','month_sales_count','total_sales')]
tianmao
tianmao$zhekou<-tianmao$current_price/tianmao$original_price
tianmao$zhekou
#条件判断
a<-1:10
ifelse(a%%2==0,'偶数','奇数')
#对价格分类
tianmao['price_class']<-ifelse(tianmao$current_price<1000,'低价',
ifelse(tianmao$current_price<=2000,'适中','高价'))
tianmao[c('price_class','current_price')]#创建新变量 对之前的变量直接操作 第二章对变量进行判
#重命名
names(tianmao)#返回列名
names(tianmao)[1]<-'mingcheng' #修改第一列
View(tianmao)#视图
#不知道列在第几个
%in% #判断前一个向量的元素是否在后面的向量中
names(tianmao)[1]<-'mingcheng'
names(tianmao)%in%"weight"
names(tianmao)[names(tianmao)%in%"weight"]<-'zhongliang'
names(tianmao)#变量重名名
#从数据集中提取子集
newdata<-tianmao[,-c(1:3)]
newdata
names(newdata)
names(tianmao)
剔除数据集
col1<-c('mingcheng','description','current_price')
logical<-names(tianmao)%in%col1
#当作索引删除子集
newdata1<-tianmao[,!logical]
View(newdata1)
#对行进行操作
tianmao[1,] #第一行
logical1<-tianmao$brand=='Xiaomi/小米'
#提取观测
xiaomi<-tianmao[logical1,]
View(xiaomi)
logical1
#提取子集的方法
?subset
xiaomi1<-subset(tianmao,brand=='Xiaomi/小米',c("mingcheng","description"))
names(tianmao)

导入 tianmaoTV.xlsx，并把数据集命名成 tianmao_2，以下操作都基于 tianmao_2 数
据集
提取当前价格(current_price)小于 1000 的所有观测
在数据集 tianmao_2 中生成一个新列，将新列命名为 stock_class。
当库存（stock）等于 0，stock_class 的值为'无货';
库存（stock）小于 100，stock_class 的值为'低库存'；
库存（stock）大于等于 100，stock_class 的值为'高库存'
提取 tianmao_2 的 stock、stock_class 两列
将列名为"shop_id","shop_name" 的两列删除掉

上述就是小编为大家分享的R数据框操作fourth day的示例分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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