将 data.frame 列转换为向量？
我有一个数据框，例如：
a1 = c(1, 2, 3, 4, 5)
a2 = c(6, 7, 8, 9, 10)
a3 = c(11, 12, 13, 14, 15)
aframe = data.frame(a1, a2, a3)
我尝试了以下方法将其中一列转换为向量，但它不起作用：
avector <- as.vector(aframe['a2'])
class(avector)
[1] "data.frame"
这是我能想到的唯一解决方案，但我假设必须有更好的方法来做到这一点：
class(aframe['a2'])
[1] "data.frame"
avector = c()
for(atmp in aframe['a2']) { avector <- atmp }
class(avector)
[1] "numeric"
注意：我上面的词汇可能有问题，如果有，请纠正我。我仍在学习 R 的世界。此外，任何对这里发生的事情的解释都值得赞赏（即与 Python 或其他语言相关的内容会有所帮助！）
?'[.data.frame' 会让您走得很远。
我将尝试在不犯任何错误的情况下解释这一点，但我打赌这将在评论中引起一两个澄清。
数据框是一个列表。当您使用列名和 [ 对数据框进行子集化时，您将得到一个 sublist（或子数据框）。如果您想要实际的原子列，您可以使用 [[，或者（对我来说）有点令人困惑的是，您可以使用 aframe[,2]，它返回一个向量，而不是一个子列表。
所以尝试运行这个序列，也许事情会更清楚：
avector <- as.vector(aframe['a2'])
class(avector)
avector <- aframe[['a2']]
class(avector)
avector <- aframe[,2]
class(avector)
现在有一种使用 dplyr 的简单方法可以做到这一点。
dplyr::pull(aframe, a2)
您可以使用 $ 提取：
class(aframe$a1)
[1] "numeric"
或双方括号：
class(aframe[["a1"]])
[1] "numeric"
您不需要 as.vector()，但确实需要正确的索引：avector <- aframe[ , "a2"]
要注意的另一件事是 [ 的 drop=FALSE 选项：
R> aframe <- data.frame(a1=c1:5, a2=6:10, a3=11:15)
R> aframe
a1 a2 a3
1 1 6 11
2 2 7 12
3 3 8 13
4 4 9 14
5 5 10 15
R> avector <- aframe[, "a2"]
R> avector
[1] 6 7 8 9 10
R> avector <- aframe[, "a2", drop=FALSE]
R> avector
a2
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
R>
drop=FALSE 的提醒很有用 - 在我可以从 data.frame 中选择 N 列的情况下，在 N=1 的情况下，这对我很有帮助。
你可以试试这样的 -
as.vector(unlist(aframe$a2))
identical 比较两列，这很好。
使用 '[[' 运算符的另一个优点是它同时适用于 data.frame 和 data.table。因此，如果必须为 data.frame 和 data.table 运行该函数，并且您想从中提取一列作为向量，那么
data[["column_name"]]
是最好的。
as.vector(unlist(aframe['a2']))
a1 = c(1, 2, 3, 4, 5)
a2 = c(6, 7, 8, 9, 10)
a3 = c(11, 12, 13, 14, 15)
aframe = data.frame(a1, a2, a3)
avector <- as.vector(aframe['a2'])
avector<-unlist(avector)
#this will return a vector of type "integer"
如果您只使用提取运算符，它将起作用。默认情况下，[] 设置选项 drop=TRUE，这就是您想要的。有关详细信息，请参阅 ?'['。
> a1 = c(1, 2, 3, 4, 5)
> a2 = c(6, 7, 8, 9, 10)
> a3 = c(11, 12, 13, 14, 15)
> aframe = data.frame(a1, a2, a3)
> aframe[,'a2']
[1] 6 7 8 9 10
> class(aframe[,'a2'])
[1] "numeric"
我使用列表来过滤数据框，它们是否具有 %in% 列表的值。
我一直通过将 1 列数据框导出到 Excel 来手动创建列表，在其中我将在每个元素周围添加“”，然后粘贴到 R：list <- c("el1", "el2", ...) 这通常是其次是 FilteredData <- 子集（数据，列 %in% 列表）。
在搜索 stackoverflow 并没有找到将 1 列数据帧转换为列表的直观方法后，我现在发布我的第一个 stackoverflow 贡献：
# assuming you have a 1 column dataframe called "df"
list <- c()
for(i in 1:nrow(df)){
list <- append(list, df[i,1])
}
View(list)
# This list is not a dataframe, it is a list of values
# You can filter a dataframe using "subset([Data], [Column] %in% list")
我们还可以将 data.frame 列一般地转换为简单的向量。 as.vector 是不够的，因为它保留了 data.frame 类和结构，所以我们还必须拉出第一个（也是唯一一个）元素：
df_column_object <- aframe[,2]
simple_column <- df_column_object[[1]]
到目前为止建议的所有解决方案都需要对列标题进行硬编码。这使得它们非泛型（想象将其应用于函数参数）。
或者，您当然可以先从列中读取列名，然后将它们插入到其他解决方案的代码中。
aframe[,"a2"]，因为它能够同时用于数据帧和矩阵 &似乎得到了相同的结果 - 一个向量。[..., drop = F]将始终返回一个数据框df$x语法返回一个向量。我使用这种语法很长一段时间，但是当我不得不开始使用df['name']或df[n]来检索列时，当我试图将它们发送到期望向量的函数时遇到了问题。使用df[[n]]或df[['x']]清除一切。as.vector似乎默默没有效果？这不应该返回一个向量还是明显失败？aframe[['a2']]对于sf对象非常有用，因为aframe[,"a2"]将返回两列，因为包含几何列。