Verilerinizi ilgi çekici bir şekilde yönetmeyi başardınız. Karışmadan önce airquality
ile başlayarak. (Ve attach()
lütfen - bu kafa karıştırıcı/gereksiz ve bazen tehlikeli.)
str(airquality)
'data.frame': 153 obs. of 6 variables:
$ Ozone : int 41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ...
$ Solar.R: int 190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ...
$ Wind : num 7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ...
$ Temp : int 67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ...
$ Month : int 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
$ Day : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
Eğer
airquality[2:4] <- apply(airquality[2:4], 2,
function(x) x /airquality[1])
Eğer
'data.frame': 153 obs. of 6 variables:
$ Ozone : int 41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ...
$ Solar.R:'data.frame': 153 obs. of 1 variable:
..$ Ozone: num 4.63 3.28 12.42 17.39 NA ...
$ Wind :'data.frame': 153 obs. of 1 variable:
..$ Ozone: num 0.18 0.222 1.05 0.639 NA ...
$ Temp :'data.frame': 153 obs. of 1 variable:
..$ Ozone: num 1.63 2 6.17 3.44 NA ...
$ Month : int 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
$ Day : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
veya
sapply(airquality,class)
## Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
## "integer" "data.frame" "data.frame" "data.frame" "integer" "integer"
olsun yaptıktan sonra
, you have data frames embedded within your data frame!
rm(airquality) ## clean up
Şimdi Genelde
airquality[,2:4] <- apply(airquality[,2:4], 2,
function(x) x/airquality[,1])
matplot(x= airquality[,1], y= as.matrix(airquality[,-1]))
daha güvenli (... bir vektör değil uzunluğunda bir listesi ile böl) sütuna göre airquality[,1]
yerine airquality[1]
daha bir karakter bölün değiştirmek Ne yaptığınızı gerçekten bilmedikçe, bir veri çerçevesinin sütunlarına başvurmak için indeksleme yerine [, ...]
endekslemeyi kullanmak için ...
Güzel yanıt. Belki de 'uygulamak' 'matris' ve 'dizi' nesneleri için vurgulanmalıdır; Burada kullanmak için doğru işlev, “hava kalitesi” bir “data.frame” (ve dolayısıyla bir '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '] 'dır. Ya da başlayacak olan nesne matrisine zorlanabilir (burada amaç anlamlıdır, çünkü amaç "matplot" olarak adlandırılmaktır). – nicola