
У роботі з даними в мові програмування R часто виникає потреба здійснювати операції, пов’язані з векторами символів. Однією з таких завдань є створення унікальних векторів символів для кожного стовпця датафрейму. У цій статті ми розглянемо підхід до цієї задачі з використанням мови програмування R та пакету dplyr.
Постановка завдання: необхідно згенерувати унікальні вектори символів для кожного стовпця датафрейму, де кожен вектор містить рядкові імена, для яких значення у відповідному стовпці більше за 0.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
```r # Завантаження пакету dplyr для роботи з даними library(dplyr) # Вхідні дані ex.df <- structure(list(NASQAN2015.147.348 = c(0L, 87L, 0L, 105L, 0L), NASQAN2015.148.348 = c(0L, 57L, 0L, 23L, 21L), NASQAN2015.161.348 = c(17L, 77L, 0L, 146L, 0L)), row.names = c("ee866b92e722c35819b112aadc4ac885", "afc0eeec83a181be740331928d883362", "294c12d6881a2ed67aa1557cda9889ff", "466c2c4cb06ba39543c40a74c027008a", "fd0b270adb11f2781450c2e057e50f07"), class = "data.frame") |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
```r # Використовуємо функцію lapply для створення унікальних векторів символів для кожного стовпця unique_vectors <- lapply(ex.df, function(column) { rownames <- rownames(ex.df)[column > 0] if (length(rownames) == 0) { rownames <- NA } rownames }) # Надаємо назви стовпцям унікальних векторів names(unique_vectors) <- paste0(names(ex.df), "_ch") # Виводимо результат print(unique_vectors) ``` |
В результаті виконання цього коду ми отримаємо список унікальних векторів символів для кожного стовпця датафрейму ex.df, де кожен вектор містить рядкові імена, для яких значення відповідного стовпця більше за 0.
Використання функції lapply дозволяє легко застосовувати функцію до кожного стовпця датафрейму. У нашому випадку ми застосовуємо функцію до кожного стовпця, в якій визначаємо рядкові імена рядків, для яких значення більше за 0.
У цій статті ми розглянули процес створення унікальних векторів символів для кожного стовпця датафрейму в мові програмування R за допомогою пакету dplyr. Цей підхід дозволяє ефективно вирішувати задачі аналізу даних та обробки інформації в R.
`