Filtro righe nel frame dati

Se vogliamo filtrare le righe dal frame dati, possiamo utilizzare la funzione filtro () e specificare la condizione al suo interno. Sulla base della condizione, possiamo filtrare le righe. Per questo, dobbiamo usare la funzione filtro ().

In questo tutorial R, filtreremo le righe utilizzando la funzione Filter ().

Creiamo un frame dati con quattro righe e cinque colonne.

#Crea un mercato dati che ha 4 righe e 5 colonne.
mercato = dati.frame (market_id = c (1,2,3,4), market_name = c ('m1', 'm2', 'm3', 'm4'), market_place = c ('India', 'USA', 'India' ',' Australia '), market_type = c (' drogheria ',' bar ',' drogheria ',' ristorante '), market_squarefeet = c (120.342.220.110)))
#Display Market
Stampa (mercato)

Risultato:

Filtriamo le righe in questo frame dati.

Sintassi:

filtro (dataframe_object, condizione)

Parametri:
Ci vogliono due parametri:

1. DataFrame_Object è il dataframe
2. la condizione viene utilizzata per filtrare le righe

Possiamo specificare le condizioni utilizzando gli operatori relazionali e logici.

Esempio 1:
In questo esempio, specificheremo la condizione sulla colonna Market_id.

Filtreremo le righe selezionando i valori in questa colonna maggiore di 3.

#Crea un mercato dati che ha 4 righe e 5 colonne.
mercato = dati.frame (market_id = c (1,2,3,4), market_name = c ('m1', 'm2', 'm3', 'm4'), market_place = c ('India', 'USA', 'India' ',' Australia '), market_type = c (' drogheria ',' bar ',' drogheria ',' ristorante '), market_squarefeet = c (120.342.220.110)))
#Return Righe Solo quando i valori nella colonna Market_id sono superiori a 3
Stampa (filtro (mercato, market_id> 3))

Risultato:

Possiamo vedere che le righe sono filtrate e utilizzate l'operatore maggiore di (>) sulla colonna Market_id.

Esempio 2:
In questo esempio, specificheremo la condizione sulle colonne Market_id e Market_Place.

Filtreremo le righe selezionando i valori nella colonna Market_id superiori a 2 e il valore Market_Place "India".

#Crea un mercato dati che ha 4 righe e 5 colonne.
mercato = dati.frame (market_id = c (1,2,3,4), market_name = c ('m1', 'm2', 'm3', 'm4'), market_place = c ('India', 'USA', 'India' ',' Australia '), market_type = c (' drogheria ',' bar ',' drogheria ',' ristorante '), market_squarefeet = c (120.342.220.110)))
#Return Righe solo quando i valori nella colonna Market_id sono superiori a 3 e il luogo è l'India
stampa (filtro (mercato, market_id> 2 e market_place == 'India'))

Risultato:

Possiamo vedere che le righe sono filtrate e utilizzate l'operatore maggiore di (>) sulla colonna Market_id e l'operatore == sulla colonna Market_Place combinata con l'operatore e (&).

Esempio 3:
In questo esempio, specificheremo la condizione sulle colonne Market_id e Market_Place.

Filtreremo le righe selezionando i valori nella colonna Market_id maggiore di 2 o "India" Market_Place.

#Crea un mercato dati che ha 4 righe e 5 colonne.
mercato = dati.frame (market_id = c (1,2,3,4), market_name = c ('m1', 'm2', 'm3', 'm4'), market_place = c ('India', 'USA', 'India' ',' Australia '), market_type = c (' drogheria ',' bar ',' drogheria ',' ristorante '), market_squarefeet = c (120.342.220.110)))
#Return Righe Solo quando i valori nella colonna Market_id sono maggiori di 3 o il luogo è l'India
stampa (filtro (mercato, market_id> 2 | market_place == 'India'))

Risultato:

Possiamo vedere che le righe sono filtrate e utilizzate l'operatore maggiore di (>) sulla colonna Market_id e l'operatore == sulla colonna Market_Place combinata con l'oroperatore o (|).

Esempio 4:
In questo esempio, specificheremo la condizione sulla colonna Market_Place.

Filtreremo le righe selezionando i valori nella colonna Market_Place in modo che i valori siano in "India" o "USA" utilizzando l'operatore % in %.

#Crea un mercato dati che ha 4 righe e 5 colonne.
mercato = dati.frame (market_id = c (1,2,3,4), market_name = c ('m1', 'm2', 'm3', 'm4'), market_place = c ('India', 'USA', 'India' ',' Australia '), market_type = c (' drogheria ',' bar ',' drogheria ',' ristorante '), market_squarefeet = c (120.342.220.110)))
#Return Righe solo quando i valori in Market_Place sono solo in India e USA
stampa (filtro (mercato, market_place % in % c ("India", "USA")))

Risultato:

Possiamo vedere che le righe vengono filtrate e utilizzate l'operatore % in % per verificare i valori che sono "India" o "USA".

Conclusione

In questo articolo, abbiamo discusso dei quattro diversi esempi per filtrare il telaio di dati specificando le diverse condizioni utilizzando gli operatori relazionali, gli operatori logici e l'operatore % in %.