使用R实现基于对象和变量的数据过滤
使用R实现基于对象和变量的数据过滤
提问于 2021-07-12 14:03:35
我正在尝试从变量中过滤对象。这是我的数据；
head(DfUse)
InstanceType ProductDescription SpotPrice ymd_hms(Timestamp)
<chr> <chr> <dbl> <chr>
1 a1.2xlarge Linux/UNIX 0.0671 06:17:23
2 a1.2xlarge Red Hat Enterprise Linux 0.1971 06:17:23
3 a1.2xlarge SUSE Linux 0.2171 06:17:23
4 a1.4xlarge Linux/UNIX 0.1343 12:15:54
5 a1.4xlarge Red Hat Enterprise Linux 0.2643 12:15:54
6 a1.4xlarge SUSE Linux 0.2843 12:15:54数据维度为
dim(DfUse)
[1] 10078 4数据集结构
str(DfUse)
'data.frame': 10078 obs. of 4 variables:
$ InstanceType : chr " a1.2xlarge" " a1.2xlarge" " a1.2xlarge" " a1.4xlarge" ...
$ ProductDescription: chr " Linux/UNIX" " Red Hat Enterprise Linux" " SUSE Linux" " Linux/UNIX" ...
$ SpotPrice : num 0.0671 0.1971 0.2171 0.1343 0.2643 ...
$ ymd_hms(Timestamp): chr "06:17:23" "06:17:23" "06:17:23" "12:15:54" ...当我尝试过滤的时候
filter(DfUse, InstanceType == 'a1.2xlarge')
0 rows请帮助过滤数据集。我想按其他变量堆叠所有经过筛选的值。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-07-12 14:05:11
从数据集结构上看，您的数据中似乎有一些空白。您可以使用trimws将其删除。
dplyr::filter(DfUse, trimws(InstanceType) == 'a1.2xlarge')有了R基subset -
subset(DfUse, trimws(InstanceType) == 'a1.2xlarge')Stack Overflow用户
发布于 2021-07-13 01:40:04
转换所有character列可能更好，方法是删除开头或结尾的空格(以避免任何进一步的问题)，然后执行filter
library(dplyr)
DfUse %>%
mutate(across(where(is.character), trimws)) %>%
filter(InstanceType == "a1.2xlarge")页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68342572
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