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.
`