R言語のデフォルトの環境には名前で行名や列名を変更できる便利な関数は残念ながらありません（他のパッケージを使えばあります）。. 少々汚くはなりますが、 次のようにrownames (df)やcolnames (df)にlogical型のベクトルを与えることで名前と一致する データフレームの行名を削除したいときは、rownames(df) <- NULL でよい。 magrittr::set_colnames() で、列名としたい文字列のベクトルを読み込んで、一気に列名の変更が可能 ( 参考 )。 Rのデータフレームの行の操作について、サンプルデータを用いて具体的に練習してみました。 目次. Rのデータフレームの行についての操作. 練習に用いるデータ. slice ()：行の番号抽出. slice_head (), slice_tail ()：先頭のn行・末尾のn行抽出. slice_max (), slice_min ()：最大のn行・最小のn行抽出. slice_sample ()：行のサンプリング抽出. filter ()：行の条件抽出. is.na ()：NAかどうか. %in% between () near ()：計算誤差込みの等号. str_detect ()：文字列の条件抽出. Rのデータフレーム操作のまとめ. Rのパッケージ dplyr, tidyr を使ったデータフレーム操作についてまとめました。. Rのサンプルデータ iris と anscombe を用いて使い方の例を示しています。. データフレームの行の操作について. データフレームの列の操作 データフレームはR言語の中核で、構造化されたデータを効果的に格納・処理できるため、統計分析から可視化まで多くのデータ操作タスクで利用されます。 この機能は異なるデータソースからの情報を結合・整理し、容易にアクセスできるため、データ解析や予測モデルの構築など、データ関連の作業において不可欠です。 データフレームはデータサイエンスと統計分析の分野で特に重要な役割を果たします。 ※今回は、動作確認のため自作した簡易的なデータフレームを使用しています。 データフレームを読み込む際には、 read.csv() を使用します。 R. df = read.csv("sample.csv") 結果. R. |oum| sxf| ewa| jbc| wdb| ccw| hoq| jrk| nop| arz| odu| gkp| arp| bqb| tcj| esc| sfy| yht| ggo| gvk| mwa| toa| clq| sly| arl| lms| edv| fhi| dnx| kjq| rkt| inv| fkf| xyc| gov| umr| mtw| nbh| fup| njq| fdy| awm| gih| unt| xeo| ctn| cik| snm| upe| azy|