如何根据R中的名称对命名向量进行子集化？
要根据名称对命名向量进行子集化，我们可以按照以下步骤操作 -
创建一个命名向量。
使用 grepl 对向量进行子集。
创建命名向量
让我们创建一个名称向量，如下所示 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V
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
N F A B T B R T X E T H P0.96 0.96 -0.57 -1.48 -1.27 1.47 -1.36 -0.48 1.78 0.49 1.19 0.94 -1.26
B X Y O C V U E A F H M T
0.89 2.60 -1.76 0.72 -0.77 0.59 -0.24 -0.79 -0.43 0.86 -0.43 1.90 0.91
I N K H N A E E M X D K E
-0.52 1.28 0.39 1.21 -0.16 -1.15 -1.96 -0.09 1.26 -0.54 0.35 -0.11 0.09
X K B R V K Z B I J M Q C
1.28 0.07 -0.22 2.25 0.31 -0.45 0.31 1.22 0.80 -0.65 0.49 -1.14 -0.95
P N H V E W R E L L X Q P
-0.12 0.76 -0.69 -0.19 1.29 -0.57 -0.67 -0.30 0.04 -0.18 0.19 -1.22 -0.81
Y E Z G G Z Q E C A Y J M
-0.41 -1.39 0.14 -0.06 -0.17 -1.57 -1.64 1.20 -1.21 -0.27 0.85 -0.62 -0.27
L F K A X M N H V E N W B
1.09 0.07 -0.70 0.64 -0.61 0.38 -0.77 0.34 0.22 0.23 0.96 -0.85 -0.94
X U F U E M X R U B V D Z
2.16 -0.79 1.83 -0.09 1.01 0.77 2.29 0.12 1.71 -0.51 -0.85 1.15 -0.32
D V O I I A B Q N I U F B
-1.85 -0.74 -2.21 1.16 0.09 0.03 -0.39 0.50 2.51 1.33 -1.02 -0.36 0.27
F A C Y W G L N A P J J K
1.10 1.04 -0.90 1.29 0.52 -0.22 -1.03 -0.84 -0.24 1.75 -1.38 -0.64 -0.69
E D M P G O A J Z B C S O
-1.22 -1.02 1.31 -1.61 -0.71 -0.38 0.15 -0.62 -1.50 -0.46 1.08 -1.45 -0.89
Z O J X W F W
-0.44 0.33 -0.13 0.41 -0.93 2.82 1.05
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 A 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^A",names(V))]
输出
A A A A A A A A A-0.57 -0.43 -1.15 -0.27 0.64 0.03 1.04 -0.24 0.15
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 B 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^B",names(V))]
输出
B B B B B B B B B B-1.48 1.47 0.89 -0.22 1.22 -0.94 -0.51 -0.39 0.27 -0.46
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 C 开头的向量值进行子集化 -
例子
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^C",names(V))]
输出
C C C C C-0.77 -0.95 -1.21 -0.90 1.08
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 D 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^D",names(V))]
输出
D D D D0.35 1.15 -1.85 -1.02
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 E 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^E",names(V))]
输出
E E E E E E E E E E E E0.49 -0.79 -1.96 -0.09 0.09 1.29 -0.30 -1.39 1.20 0.23 1.01 -1.22
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 F 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^F",names(V))]
输出
F F F F F F F0.96 0.86 0.07 1.83 -0.36 1.10 2.82
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 G 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^G",names(V))]
输出
G G G G-0.06 -0.17 -0.22 -0.71
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 H 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^H",names(V))]
输出
H H H H H0.94 -0.43 1.21 -0.69 0.34
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 I 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^I",names(V))]
输出
I I I I I-0.52 0.80 1.16 0.09 1.33
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 J 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^J",names(V))]
输出
J J J J J J-0.65 -0.62 -1.38 -0.64 -0.62 -0.13
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 K 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^K",names(V))]
输出
K K K K K K0.39 -0.11 0.07 -0.45 -0.70 -0.69
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 L 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^L",names(V))]
输出
L L L L0.04 -0.18 1.09 -1.03
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 M 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^M",names(V))]
输出
M M M M M M M1.90 1.26 0.49 -0.27 0.38 0.77 1.31
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 N 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^N",names(V))]
输出
N N N N N N N N0.96 1.28 -0.16 0.76 -0.77 0.96 2.51 -0.84
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 O 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^O",names(V))]
输出
O O O O O0.72 -2.21 -0.38 -0.89 0.33
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 P 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^P",names(V))]
输出
P P P P P-1.26 -0.12 -0.81 1.75 -1.61
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 Q 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^Q",names(V))]
输出
Q Q Q Q-1.14 -1.22 -1.64 0.50
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 R 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^R",names(V))]
输出
R R R R-1.36 2.25 -0.67 0.12
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 S 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^S",names(V))]
输出
S-1.45
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 T 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^T",names(V))]
输出
T T T T-1.27 -0.48 1.19 0.91
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 U 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^U",names(V))]
输出
U U U U U-0.24 -0.79 -0.09 1.71 -1.02
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 V 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^V",names(V))]
输出
V V V V V V0.59 0.31 -0.19 0.22 -0.85 -0.74
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grep 函数对以 W 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^W",names(V))]
输出
W W W W W-0.57 -0.85 0.52 -0.93 1.05
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 X 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^X",names(V))]
输出
X X X X X X X X X1.78 2.60 -0.54 1.28 0.19 -0.61 2.16 2.29 0.41
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 Y 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^Y",names(V))]
输出
Y Y Y Y-1.76 -0.41 0.85 1.29
根据元素名称对向量 V 进行子集
使用 grepl 函数对以 Z 开头的向量值进行子集化 -
V<-round(rnorm(150),2)names(V)<-sample(LETTERS[1:26],150,replace=TRUE)
V[grepl("^Z",names(V))]
输出
Z Z Z Z Z Z0.31 0.14 -1.57 -0.32 -1.50 -0.44
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