Añadir nueva variable al conjunto de datos en r
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Para acceder a una columna específica de un marco de datos por su nombre, utilice el operador $ de la forma df$nombre, donde df es el nombre del marco de datos y nombre es el nombre de la columna que le interesa. Esta operación devolverá la columna deseada en forma de vector.
Dado que el operador $ devuelve un vector, puede calcular fácilmente estadísticas descriptivas sobre columnas de un marco de datos aplicando su función vectorial favorita (como mean() o table()) a una columna utilizando $. Calculemos la longitud media de los dientes con mean(), y la frecuencia de cada suplemento con table():
Ahora bien, hay un problema potencial importante con mi método anterior: tuve que introducir manualmente el valor de 1. Pero, ¿y si la columna que quiero cambiar no está en la primera columna (bien porque la escribí mal o porque cambió el orden de las columnas)? Esto podría acarrear graves problemas más adelante.
Para evitar estos problemas, es mejor cambiar los nombres de las columnas utilizando un vector lógico con el formato nombres(df)[nombres(df) == “antiguo.nombre”] <- “nuevo.nombre”. Así es como se lee esto “Cambia los nombres de df, pero sólo donde el nombre original era “antiguo.nombre”, a “nuevo.nombre”.
Cómo crear una nueva columna en r basada en otra columna
La función colnames () se puede utilizar para cambiar los nombres de las columnas de un marco de datos en R. La función colnames () se puede utilizar para cambiar el nombre de una columna a la vez, también se pueden cambiar todos los nombres de las columnas a la vez. Esta receta muestra un ejemplo de cómo cambiar los nombres de las columnas de un marco de datos en R.
Soy el Director de Análisis de Datos con más de 10 años de experiencia en TI. Tengo experiencia en SQL, Python y Big Data trabajando con Accenture, IBM e Infosys. Estoy buscando mejorar mis habilidades…
Get Started with Object Tracking using OpenCV and Python – Learn to implement Multiple Instance Learning Tracker (MIL) algorithm, Generic Object Tracking Using Regression Networks Tracker (GOTURN) algorithm, Kernelized Correlation Filters Tracker (KCF) algorithm, Tracking, Learning, Detection Tracker (TLD) algorithm for single and multiple object tracking from various video clips.
Renombrar columna r
In one of my previous articles, we learned practically about the Data Frame in R. Now, we will learn to perform the operations on R Data Frame – adding and removing Rows to a Data Frame in R. Apart from this, we will also learn to merge a Data Frame in R. At last, we will learn to summarize the Data Frame in R.
Data Frame in R is a data type. It is a two-dimensional object. It can contain different data type elements like numeric, character or logical in different columns. Here, one thing we need to remember is that while creating it, in any single column, all the elements should be of the same type i.e., either numeric, character, logic or something else.
We can print and observe the structure of the Data Frame in R by simply using the str(<object>) function as shown below. To know more about str(<obj>) function, you can follow the R documentation str() function in R.
Now we have already inserted the observation/row to the existing Data Frame of name DataFrame.WorldPopulation and created a new data frame of name WorldPopulation.Newdf as shown in the above example.
Cómo sumar dos columnas en r
Pandas es una popular librería de manipulación de datos en Python, ampliamente utilizada para tareas de análisis y ciencia de datos. Pandas Dataframe es una estructura de datos bidimensional etiquetada con columnas de tipos potencialmente diferentes, similar a una hoja de cálculo o una tabla SQL. Una de las tareas comunes en la manipulación de datos es añadir nuevas filas o columnas a un dataframe existente. Puede parecer una tarea trivial, pero la elección del método correcto para añadir filas o columnas puede afectar significativamente al rendimiento y la eficiencia de su código.
En este blog, exploraremos las diferentes formas de añadir filas y columnas a un Dataframe de Pandas. Veremos diferentes métodos disponibles en Pandas, como .loc, .iloc, .append, .concat, y muchos más. Mientras trabajas en un proyecto de datos usando programación en Python, hay varios escenarios en los que necesitarás añadir nuevas filas y columnas a tu Dataframe. En este artículo, te mostraremos cómo hacerlo. Como científicos de datos o analistas de datos, debe obtener una buena comprensión de cómo agregar filas y columnas Dataframe.