by , We can examine the dropped records and purge them if we wish. The complete.cases function is often used to identify complete rows of a data frame. Following are the characteristics of a data frame. The data frames are special categories of list data structure in which the components are of equal length. or incomplete cases. alpha <- c("x","y","z","a","b","c","d","f","g","j") It will tell us to mean, median, quartile, Max and Min. print(result_rollnumber2). Number <- c(2,3,4) We will add a new column for it and name it as “Blood_group”. Data_frame2 <- data.frame(Number,alpha,Booleans) Donc la fusion que nous avons vu ci-dessous, ne prend en considération que ceux que les deux objets ont en commun(opération ensembliste : intersection). En effet, il existe dernière tout ceci les arguments Here in our example, the data frame is very small, but in real life, while dealing with the problem we have lots of data. Enfin, il faut noter qu’il existe des fonctions qui nous permettent d’accéder aux variables ou colonnes d’un data frame comme si ces dernières été des objets ou vecteurs R à part entière. Pratiquons plutôt : Cette fonction permet de produire un résumé ou sommaire de 5 caractéristiques statistiques de chaque variables contenu dans un data frame : Ordonner un data frame se fait comme une extraction de lignes, il faut d’abord sélectionner le ou les critères de tri et ensuite lui ou leur appliquer la fonction order(): Posted by Daname KOLAN,September 19, 2016, Learn quantitative tools to make better decisions, # afficher pour observer le changement de type de nom et genre, # les noms des lignes ou observations statistiques, # on voit bien que les chiffres représentant les noms des lignes ont été remplacés par des lettres, # extraire une ligne en l'occurence la 1ere ligne, # extraire un ensemble de lignes contigues, # extraire un ensemble de lignes discontinues, # extraire un ensemble de colonnes ou variables contigues, # extraire un ensemble de colonnes ou variables discontinues, #Extraire les observations ou individus ayant moins de 20 ans, # Individus de sexe feminin et plus agées que la moyenne, # n'existe plus une fois le data frame détaché, # avec with(), on peut également accéder aux variables contenues dans db. out <- rbind(Data_frame1,Data_frame2) Below are the different ways to inspect a data frame and provides information about a data frame just like the above star function. Number <- c(2,3,4,5,6,7,8,9,10,11) alpha <- c("x","y","z") Data_frame$class <- c("A","B","C") C’est la structure de donnée la plus commune étant donnée l’hétérogénéité des données(les colonnes composant un data frame peuvent être de type différent) qu’elle permet de manipuler. :3.5 Data_frame <- data.frame(Number,alpha,Booleans) Let’s suppose we want to print only two rows of the Number column. 3 4 z FALSE 2 3 y TRUE La première permet de combiner des objets dans le sens des colonnes d’où le préfixe “c” et la deuxième dans le sens des lignes d’où le préfixe “r” (row : ligne en anglais) : Nous pourrions combiner également des data frame entre eux comme ci-dessous : Pour supprimer des colonnes, il suffit d’affecter la valeur R language supports the data frame name to … On peut obtenir des data frames en important des données à partir de data files avec les fonctions read.table(), read.csv(), read… Mais nous pouvons également les construire à partir d’autres objets de structure de données comme les vecteurs grâce à la fonction data.frame() ou comme les matrices ou certaines listes avec la fonction as.data.frame() : Pour scruter en détail la structure d’un data frame, on utilise la fonction str(), ensuite nous pouvons observer le type de données de chaque colonne de notre objet. Ces propriétés sont accessibles grâce aux fonctions en démo ci-dessous : Nous pouvons altérer ou modifier les valeurs propriétés renvoyées par chacune de ces fonctions en les utilisant comme ceci sur le data frame :  Data_frame <- data.frame(Number,alpha,Booleans) result_rollnumber2 = tenthclass[c(2),c(1:3)] Now consider a situation, the teacher wants to know everything about roll number 2 like what his name is and how much he scored. 1 2 x TRUE Median :3.0 z:1 TRUE :2 Ces deux fonctions fonctionnent comme les tableaux croisés dynamiques d’Excel. 5 6 b FALSE We have two data frames. Number <- c(2,3,4) print(onlyname). The data frames are special categories of list data structure in which the components are of equal length. We can add another column along with values to the data frame.