数据Datatest
Datatest = Datatest[,-1]就删除第一列
-2就删除第二列
依次类推
例如:
用iris数据集
data(iris)
datatest <- iris
扩展资料:
R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处,它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的,输入语法中如果出现错误会马上在窗口口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。
输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。
参考资料来源:百度百科-R语言
DT = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3),y=c(1,3,6), v=1:9)
DT[, a := 'k'] # 整列添加 ‘k’
DT[, c := 8] # 整列添加数字8
DT[,d:=9L] # 整列添加长整型9
DT[, e := d + 2]
DT[2,d:=10L] # 精确修改2行,d列数字为10
DT[, e := d + 2] # 数据中已经包含e列则是对这列数据的修改
DT[, c('f', 'g') := list( d + 1, c)]
DT[, ':=' ( f = d + 1, g = c)]# 同上
DT[,c:=NULL] # 单列删除
DT[, c('d', 'e', 'f', 'g'):=NULL] # 多列删除
R语言删除列,举例如下:x是一个数据框1.删除数据框x中含有缺失值NA的行可以用下面方法(1)<span style="font-size:18px">x <- x[complete.cases(x),]</span>(2)<span style="font-size:18px">x <- na.omit(x)</span>2.删除数据框x中含有缺失值NA的列可以用下面方法<span style="font-size:18px">na_flag <- apply(is.na(x), 2, sum)x <- x[,which(na_flag == 0)]</span>。Ok,如此操作,用R语言就可以删除列了。