如何根据特定条件在 R 中创建数据框答案

【问题标题】：How to create in R a data frame based on certain conditions如何根据特定条件在 R 中创建数据框
【发布时间】：2016-08-06 18:15:40
【问题描述】：

通过使用datasets 包，我需要创建一个新的数据框，其中只有带自动变速器的汽车。

mtcars
                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
... more cars ...
Maserati Bora       15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
Volvo 142E          21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2

我试过了。

local({pkg <- select.list(sort(.packages(all.available = TRUE)),graphics=TRUE)
  if(nchar(pkg)) library(pkg, character.only=TRUE)})
automatic = which(am==1)
automatic
# [1]  1  2  3 18 19 20 26 27 28 29 30 31 32

然后我尝试用自动车过滤 mtcars 数据框。

mtcars[automatic, am]

确实是过滤，只显示自动变速箱的汽车，但我想还有其他方法可以做到这一点。

我还需要创建另一个数据框，其中包含小于 16 英里/加仑 (mpg) 的车辆，以及车辆重量超过 3000 天秤座的向量。

希望你们能帮帮我，我有点失落。谢谢。

【问题讨论】：

使用 dplyr，你可以试试：mtcars %>% filter(am == "1")
有什么理由不想使用subset？例如subset(mtcars, am == 1) 或 subset(mtcars, mpg < 16) 等等？（我不确定“数据集包”是什么）
你做得对，但有多个条件逻辑向量（例如automatic <- mtcars$am == 1）更灵活，因为你可以使用逻辑运算符& 或| ! 来以各种方式组合它们。如果你使用数字索引，你就不能这样做。
@mathematical.coffee OP 一定是指“数据集包”。（做find("mtcars") 看看那实际上是mtcars 生活的地方。）

标签： r dataframe statistics dataset

【解决方案1】：

您可以使用以下代码创建包含小于 16 英里/加仑 (mpg) 的车辆和车辆重量超过 3000 天秤座的向量的数据框：

> library(datasets)

> row_num <- mtcars$mpg < 16 & mtcars$wt > 3

> mtcars[row_num,]

                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
Merc 450SLC         15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
Cadillac Fleetwood  10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
Chrysler Imperial   14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
Dodge Challenger    15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
AMC Javelin         15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
Camaro Z28          13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
Ford Pantera L      15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
Maserati Bora       15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8

【讨论】：

这个解决方案看起来很有希望，我得等一会儿才能在家里尝试这个。如果它对我有用，我会接受你的回答:) 谢谢！