R — Wie-subset basiert auf grepping eine Zeile name

Habe ich einen Daten-frame, das aussieht wie die, die unten kreativ namens "stats"

In Pseudo-R-code, den ich möchte, um dies zu tun:

justMeans<-stats[rowname(stats)=="CD.Mean*",]

Wo der * ist ein wildcard.

Ich habe versucht, mit der folgenden wie auch

justMeans<-stats[substr(names(stats),1,7)=="CD.Mean"),]

... und das nicht nur nicht funktioniert, merke ich, ich bin fehlt das grundsätzliche Verständnis, was Los ist. Aber ich habe versucht, für viele Stunden! Hilfe bitte! ;o)

Bob

>stats

           icntr     iexpt angle overlap        stat0
CD.Mean        1   1R50_50     0       0  100.0074705
CD.Max         1   1R50_50     0       0   102.265565
CD.Min         1   1R50_50     0       0    97.540612
CD.Sigma       1   1R50_50     0       0   1.44676377
CD.Mean1       2   1R50_50    30       0   99.9647655
CD.Max1        2   1R50_50    30       0  102.1616205
CD.Min1        2   1R50_50    30       0   97.6584145
CD.Sigma1      2   1R50_50    30       0   1.43740901
CD.Mean2       3   1R50_50    45       0    99.966388
CD.Max2        3   1R50_50    45       0    106.46566
CD.Min2        3   1R50_50    45       0   94.2393295
CD.Sigma2      3   1R50_50    45       0   3.59254625
CD.Mean3       4   1R50_40     0      10   100.012901
CD.Max3        4   1R50_40     0      10    101.82303
CD.Min3        4   1R50_40     0      10   98.1111155
CD.Sigma3      4   1R50_40     0      10  1.109652465
CD.Mean4       5   1R50_40    30      10    99.999638
CD.Max4        5   1R50_40    30      10   101.840065
CD.Min4        5   1R50_40    30      10   98.0084015
CD.Sigma4      5   1R50_40    30      10  1.170049515
CD.Mean5       6   1R50_40    45      10   99.9709865
CD.Max5        6   1R50_40    45      10   102.388835
CD.Min5        6   1R50_40    45      10     97.63445
CD.Sigma5      6   1R50_40    45      10  1.340972695
CD.Mean6       7   1R50_30     0      20  100.0440445
CD.Max6        7   1R50_30     0      20   101.311025
CD.Min6        7   1R50_30     0      20    98.697445
CD.Sigma6      7   1R50_30     0      20  0.785208705
CD.Mean7       8   1R50_30    30      20  100.0201235
CD.Max7        8   1R50_30    30      20   101.538165
CD.Min7        8   1R50_30    30      20    98.417954
CD.Sigma7      8   1R50_30    30      20   0.94661223
CD.Mean8       9   1R50_30    45      20  100.0167915
CD.Max8        9   1R50_30    45      20  101.5269425
CD.Min8        9   1R50_30    45      20   98.4979645
CD.Sigma8      9   1R50_30    45      20  0.940915119
CD.Mean9      10  1R100_75     0      25  100.0645345
CD.Max9       10  1R100_75     0      25    104.51514
CD.Min9       10  1R100_75     0      25   95.8851895
CD.Sigma9     10  1R100_75     0      25    2.6710193
CD.Mean10     11  1R100_75    30      25  100.0337035
CD.Max10      11  1R100_75    30      25     104.5674
CD.Min10      11  1R100_75    30      25   93.5928325
CD.Sigma10    11  1R100_75    30      25    3.5593778
CD.Mean11     12  1R100_75    45      25  100.1049655
CD.Max11      12  1R100_75    45      25   118.187185
CD.Min11      12  1R100_75    45      25    83.948139
CD.Sigma11    12  1R100_75    45      25    11.668272
CD.Mean12     13 1R100_100     0       0  100.0499555
CD.Max12      13 1R100_100     0       0   101.648892
CD.Min12      13 1R100_100     0       0    98.417499
CD.Sigma12    13 1R100_100     0       0 1.0151079265
CD.Mean13     14 1R100_100    30       0  100.1393825
CD.Max13      14 1R100_100    30       0   123.641395
CD.Min13      14 1R100_100    30       0    80.930049
CD.Sigma13    14 1R100_100    30       0    14.127094
CD.Mean14     15 1R100_140     0      60   100.079064
CD.Max14      15 1R100_140     0      60   100.753091
CD.Min14      15 1R100_140     0      60    99.389116
CD.Sigma14    15 1R100_140     0      60  0.423668595
CD.Mean15     16 1R100_140    30      60  100.0650495
CD.Max15      16 1R100_140    30      60   101.310065
CD.Min15      16 1R100_140    30      60   98.7794605
CD.Sigma15    16 1R100_140    30      60   0.76266793
CD.Mean16     17 1R100_150     0      50  100.0795465
CD.Max16      17 1R100_150     0      50   100.868755
CD.Min16      17 1R100_150     0      50   99.2802315
CD.Sigma16    17 1R100_150     0      50 0.5030329375
CD.Mean17     18 1R100_150    30      50   100.060051
CD.Max17      18 1R100_150    30      50   101.919065
CD.Min17      18 1R100_150    30      50   98.4232085
CD.Sigma17    18 1R100_150    30      50   0.99587342
CD.Mean18     19 1R100_150    45      50  100.0583935
CD.Max18      19 1R100_150    45      50   103.077655
CD.Min18      19 1R100_150    45      50    95.523467
CD.Sigma18    19 1R100_150    45      50    2.1692677
CD.Mean19     20 1R100_160     0      40  100.0773445
CD.Max19      20 1R100_160     0      40   101.637125
CD.Min19      20 1R100_160     0      40     98.18457
CD.Sigma19    20 1R100_160     0      40  0.948741865
CD.Mean20     21 1R100_160    30      40  100.0551155
CD.Max20      21 1R100_160    30      40   101.796255
CD.Min20      21 1R100_160    30      40   98.4833945
CD.Sigma20    21 1R100_160    30      40  0.985182275
CD.Mean21     22 1R100_160    45      40    99.982039
CD.Max21      22 1R100_160    45      40    107.18366
CD.Min21      22 1R100_160    45      40    90.728452
CD.Sigma21    22 1R100_160    45      40    5.4489308
CD.Mean22     23 1R100_200     0       0  100.0499555
CD.Max22      23 1R100_200     0       0   101.648892
CD.Min22      23 1R100_200     0       0    98.417499
CD.Sigma22    23 1R100_200     0       0 1.0151079265
.
.
.

InformationsquelleAutor bob123 | 2012-01-22

dataframe r rows

9
```
stats[grepl("CD.Mean*", rownames(stats)), ]
```
Fantastisch! Danke, dass Sie so viel Baptiste! So einfach, aber ich konnte es nicht herausfinden für viele Stunden.

InformationsquelleAutor baptiste

Hier ist ein Beispiel:

> head(d)
         icntr   iexpt angle overlap      stat0
CD.Mean      1 1R50_50     0       0 100.007470
CD.Max       1 1R50_50     0       0 102.265565
CD.Min       1 1R50_50     0       0  97.540612
CD.Sigma     1 1R50_50     0       0   1.446764
CD.Mean1     2 1R50_50    30       0  99.964765
CD.Max1      2 1R50_50    30       0 102.161620

> d[grep("^CD\\.Mean.*", rownames(d)), ]
          icntr     iexpt angle overlap     stat0
CD.Mean       1   1R50_50     0       0 100.00747
CD.Mean1      2   1R50_50    30       0  99.96477
CD.Mean2      3   1R50_50    45       0  99.96639
CD.Mean3      4   1R50_40     0      10 100.01290
CD.Mean4      5   1R50_40    30      10  99.99964
CD.Mean5      6   1R50_40    45      10  99.97099
CD.Mean6      7   1R50_30     0      20 100.04404
CD.Mean7      8   1R50_30    30      20 100.02012
CD.Mean8      9   1R50_30    45      20 100.01679
CD.Mean9     10  1R100_75     0      25 100.06453
CD.Mean10    11  1R100_75    30      25 100.03370
CD.Mean11    12  1R100_75    45      25 100.10497
CD.Mean12    13 1R100_100     0       0 100.04996
CD.Mean13    14 1R100_100    30       0 100.13938
CD.Mean14    15 1R100_140     0      60 100.07906
CD.Mean15    16 1R100_140    30      60 100.06505
CD.Mean16    17 1R100_150     0      50 100.07955
CD.Mean17    18 1R100_150    30      50 100.06005
CD.Mean18    19 1R100_150    45      50 100.05839
CD.Mean19    20 1R100_160     0      40 100.07734
CD.Mean20    21 1R100_160    30      40 100.05512
CD.Mean21    22 1R100_160    45      40  99.98204
CD.Mean22    23 1R100_200     0       0 100.04996

substr ist Teilmenge der string -, während grep ist, grep ist..., was bedeutet grep stehen?

InformationsquelleAutor kohske

1

Du bist fast da: names(stats) gibt die Spaltennamen der Daten-frame, nicht die Zeile Namen. Was Sie wollen, ist
```
justMeans<-stats[substr(row.names(stats),1,7)=="CD.Mean"),]
```
Die nicht übereinstimmende schließende Klammer (das Finale) sollte entfernt werden.
Super!!! Vielen Dank für deine freundliche Erklärung, Charlie! Sehr hilfreich ist.

InformationsquelleAutor Hong Ooi

Schreibe einen Kommentar

Du musst angemeldet sein, um einen Kommentar abzugeben.