请协助理解从 csv 导入的 R答案

【问题标题】：Please assist in understanding an R import from csv请协助理解从 csv 导入的 R
【发布时间】：2018-01-25 20:46:21
【问题描述】：

我有这样的 R 代码，我无法执行，因为我没有安装包的权限，所以需要一些帮助来理解它在做什么。

raw_data<- read.csv("raw_data.csv")
attach(raw_data)
raw_data$new_col<- raw_data$Employee.Name
raw_data <- select(raw_data, - Employee.Name)

我是否更正了第 3 行正在创建一个名为 new_col 的新字段并从 csv 字段 Employee Name 分配值。这。应该掩盖 Employee 和 Name 之间的空格

在第 4 行，我们只是从数据集中删除原始列？

【问题讨论】：

是的，没错
这里没有使用非基础包。这里不需要attach()（通常应该避免）。目前还不清楚您的问题到底是什么。
@MrFlick, select() 在 tidyverse 中，而不是在 base R 中。
@BenBolker Doh。我把它和subset()混淆了。好点子。但在这种情况下使用它非常奇怪。这 4 行代码让我大吃一惊，因为它们是多么奇怪。如果你打算使用dplyr/tidyverse，为什么不在这里使用mutate()。
您无需拥有管理员权限即可安装 r 或 rstudio 以及 r 软件包。如果我没记错，您需要定义一个本地安装文件夹。我也没有管理员权限，我可以随意执行 R 代码。我以这种方式解决的库路径有问题：stackoverflow.com/a/42643674/2344958

标签： r

【解决方案1】：

是的，第四行 (raw_data <- select(raw_data, - Employee.Name)) 正在使用 dplyr 包中的 select() 函数从数据集中删除列/变量。基本的 R 等效项是

subset(raw_data, select = -Employee.Name)

或

raw_data[,!(names(raw_data)=="Employee.Name")]

几乎所有现代 R 课程都建议避免使用 attach()（甚至是它自己的帮助页面！）

此处的操作通过复制员工姓名列创建一个新列，然后删除员工姓名列。改为重命名列可能更有效且更易于理解。

names(raw_data)[names(raw_data)=="Employee.Name"] <- "new_col"

或者在tidyverse中

rename(raw_data, new_col = Employee.Name)

（见here）

【讨论】：