如何仅从 R 中的 data.table 对象中删除第一行?
要仅从data.table对象中删除第一行,我们可以按照以下步骤操作 -
首先,创建data.table对象。
通过否定 1 用单个方括号对数据框进行子集
示例 1
创建数据框
让我们创建一个数据框,如下所示 -
library(data.table)x1<-rnorm(20)
x2<-rnorm(20)
DT1<-data.table(x1,x2)
DT1
执行时,上述脚本生成以下内容output(this output will vary on your system due to randomization)-
输出结果
x1 x21: -0.98669320 -0.44240685
2: -0.09147729 1.72503085
3: -1.12646564 0.37485654
4: -0.30616769 0.86033149
5: 1.96730090 1.01282182
6: 0.70226615 3.17735110
7: 0.67209073 0.04031375
8: 0.11480893 -0.09316635
9: -0.63096090 0.03580160
10: 0.59003315 -0.60911498
11: -2.27800542 1.59919222
12: 1.19723865 0.83675087
13: 0.64070195 0.46171996
14: 1.31641254 -0.36089120
15: -1.02857852 0.62663990
16: 0.17363001 1.84694082
17: -0.49364585 0.98331604
18: -0.31570860 -0.09551791
19: 0.41419886 1.28203283
20: -0.51659304 1.03185536
从data.table对象中删除第一行
例子
使用单个方括号对 DT1 进行子集化并删除 DT1 中的第一行 -
library(data.table)x1<-rnorm(20)
x2<-rnorm(20)
DT1<-data.table(x1,x2)
DT1<-DT1[-1,]
DT1
输出
x1 x21: -0.09147729 1.72503085
2: -1.12646564 0.37485654
3: -0.30616769 0.86033149
4: 1.96730090 1.01282182
5: 0.70226615 3.17735110
6: 0.67209073 0.04031375
7: 0.11480893 -0.09316635
8: -0.63096090 0.03580160
9: 0.59003315 -0.60911498
10: -2.27800542 1.59919222
11: 1.19723865 0.83675087
12: 0.64070195 0.46171996
13: 1.31641254 -0.36089120
14: -1.02857852 0.62663990
15: 0.17363001 1.84694082
16: -0.49364585 0.98331604
17: -0.31570860 -0.09551791
18: 0.41419886 1.28203283
19: -0.51659304 1.03185536
例2
创建data.table对象
加载data.table包并创建一个data.table对象,如下所示 -
y1<-rpois(20,5)y2<-rpois(20,1)
y3<-rpois(20,2)
y4<-rpois(20,10)
DT2<-data.table(y1,y2,y3,y4)
DT2
执行时,上述脚本生成以下内容output(this output will vary on your system due to randomization)-
输出结果
y1 y2 y3 y41: 5 3 2 13
2: 8 3 0 10
3: 3 1 3 10
4: 5 0 2 6
5: 5 2 6 10
6: 10 0 4 13
7: 7 2 1 8
8: 3 1 6 6
9: 3 2 4 12
10: 7 0 2 12
11: 2 2 1 10
12: 9 1 2 9
13: 3 1 5 12
14: 7 0 3 4
15: 5 2 4 10
16: 4 0 2 7
17: 5 0 1 12
18: 5 0 5 17
19: 4 2 1 7
20: 6 1 2 10
从data.table对象中删除第一行
例子
使用单个方括号对 DT2 进行子集化并删除 DT2 中的第一行 -
y1<-rpois(20,5)y2<-rpois(20,1)
y3<-rpois(20,2)
y4<-rpois(20,10)
DT2<-data.table(y1,y2,y3,y4)
DT2<-DT2[-1,]
DT2
输出
y1 y2 y3 y41: 8 3 0 10
2: 3 1 3 10
3: 5 0 2 6
4: 5 2 6 10
5: 10 0 4 13
6: 7 2 1 8
7: 3 1 6 6
8: 3 2 4 12
9: 7 0 2 12
10: 2 2 1 10
11: 9 1 2 9
12: 3 1 5 12
13: 7 0 3 4
14: 5 2 4 10
15: 4 0 2 7
16: 5 0 1 12
17: 5 0 5 17
18: 4 2 1 7
19: 6 1 2 10
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