如何仅从 R 中的 data.table 对象中删除第一行?
要仅从data.table对象中删除第一行,我们可以按照以下步骤操作-
首先,创建data.table对象。
通过否定1用单个方括号对数据框进行子集
示例1
创建数据框
让我们创建一个数据框,如下所示-
library(data.table) x1<-rnorm(20) x2<-rnorm(20) DT1<-data.table(x1,x2) DT1
执行时,上述脚本生成以下内容output(thisoutputwillvaryonyoursystemduetorandomization)-
输出结果
x1 x2 1: -0.98669320 -0.44240685 2: -0.09147729 1.72503085 3: -1.12646564 0.37485654 4: -0.30616769 0.86033149 5: 1.96730090 1.01282182 6: 0.70226615 3.17735110 7: 0.67209073 0.04031375 8: 0.11480893 -0.09316635 9: -0.63096090 0.03580160 10: 0.59003315 -0.60911498 11: -2.27800542 1.59919222 12: 1.19723865 0.83675087 13: 0.64070195 0.46171996 14: 1.31641254 -0.36089120 15: -1.02857852 0.62663990 16: 0.17363001 1.84694082 17: -0.49364585 0.98331604 18: -0.31570860 -0.09551791 19: 0.41419886 1.28203283 20: -0.51659304 1.03185536
从data.table对象中删除第一行
例子
使用单个方括号对DT1进行子集化并删除DT1中的第一行-
library(data.table) x1<-rnorm(20) x2<-rnorm(20) DT1<-data.table(x1,x2) DT1<-DT1[-1,] DT1
输出
x1 x2 1: -0.09147729 1.72503085 2: -1.12646564 0.37485654 3: -0.30616769 0.86033149 4: 1.96730090 1.01282182 5: 0.70226615 3.17735110 6: 0.67209073 0.04031375 7: 0.11480893 -0.09316635 8: -0.63096090 0.03580160 9: 0.59003315 -0.60911498 10: -2.27800542 1.59919222 11: 1.19723865 0.83675087 12: 0.64070195 0.46171996 13: 1.31641254 -0.36089120 14: -1.02857852 0.62663990 15: 0.17363001 1.84694082 16: -0.49364585 0.98331604 17: -0.31570860 -0.09551791 18: 0.41419886 1.28203283 19: -0.51659304 1.03185536
例2
创建data.table对象
加载data.table包并创建一个data.table对象,如下所示-
y1<-rpois(20,5) y2<-rpois(20,1) y3<-rpois(20,2) y4<-rpois(20,10) DT2<-data.table(y1,y2,y3,y4) DT2
执行时,上述脚本生成以下内容output(thisoutputwillvaryonyoursystemduetorandomization)-
输出结果
y1 y2 y3 y4 1: 5 3 2 13 2: 8 3 0 10 3: 3 1 3 10 4: 5 0 2 6 5: 5 2 6 10 6: 10 0 4 13 7: 7 2 1 8 8: 3 1 6 6 9: 3 2 4 12 10: 7 0 2 12 11: 2 2 1 10 12: 9 1 2 9 13: 3 1 5 12 14: 7 0 3 4 15: 5 2 4 10 16: 4 0 2 7 17: 5 0 1 12 18: 5 0 5 17 19: 4 2 1 7 20: 6 1 2 10
从data.table对象中删除第一行
例子
使用单个方括号对DT2进行子集化并删除DT2中的第一行-
y1<-rpois(20,5) y2<-rpois(20,1) y3<-rpois(20,2) y4<-rpois(20,10) DT2<-data.table(y1,y2,y3,y4) DT2<-DT2[-1,] DT2
输出
y1 y2 y3 y4 1: 8 3 0 10 2: 3 1 3 10 3: 5 0 2 6 4: 5 2 6 10 5: 10 0 4 13 6: 7 2 1 8 7: 3 1 6 6 8: 3 2 4 12 9: 7 0 2 12 10: 2 2 1 10 11: 9 1 2 9 12: 3 1 5 12 13: 7 0 3 4 14: 5 2 4 10 15: 4 0 2 7 16: 5 0 1 12 17: 5 0 5 17 18: 4 2 1 7 19: 6 1 2 10