r语言中，每4列构成一个数据框的代码是什么

假设你的数据框名为`df`，可以使用以下代码将每4列作为一组构成新的数据框：

new_df <- data.frame(matrix(unlist(df), nrow = nrow(df), byrow = TRUE))
new_df <- new_df[, seq(1, ncol(new_df), 4)]

这里的`matrix`函数将`df`展开成一个矩阵，`nrow`参数指定行数，`byrow`参数指定按行填充矩阵。然后使用`data.frame`将矩阵转换回数据框。最后，使用`seq`函数选择每4列的索引，从而得到新的数据框。

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R语言选出数据框指定列中非数字的数据并将其对应的整行提取出来构成新的数据框

可以使用 R 语言中的 is.na() 和 !is.numeric() 函数来选出数据框指定列中非数字的数据，并使用 subset() 函数将其对应的整行提取出来构成新的数据框。具体的代码如下：

假设我们有一个数据框 df，其中包含两列数据 x 和 y：

df <- data.frame(x = c(1, 2, "a", 4, 5), y = c("A", "B", 3, "D", 5))

我们想要选出 x 列中非数字的数据，并将其对应的整行提取出来构成新的数据框 new_df。可以使用如下代码：

new_df <- subset(df, !is.numeric(x) | is.na(as.numeric(x)))

这里的 is.numeric() 函数用于判断 x 列中的数据是否为数字，as.numeric() 函数则将 x 列中的数据转换为数字。如果 x 列中的数据不是数字，则 !is.numeric(x) 返回 TRUE，如果是数字但是包含缺失值，则 is.na(as.numeric(x)) 返回 TRUE。使用 | 运算符将这两个条件组合起来，即可得到非数字的数据。subset() 函数用于根据条件筛选数据框中的行，这里将选出 x 列中非数字的数据所对应的整行。将筛选结果赋值给新的数据框 new_df，即可得到符合要求的数据框。

r语言提取数据框dt中第二列即y列中的数值，并构成新的一列，命名为z

可以使用 R 语言中的 `$` 或 `[[` 运算符提取数据框 `dt` 中的第二列即 `y` 列的数值，并将其赋值给新的一列 `z`，示例代码如下：

# 创建示例数据框
dt <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4),
                 y = c(5, 6, 7, 8))

# 提取第二列的数值并赋值给新的一列
z <- dt$y
# 或者
z <- dt[["y"]]
# 或者
z <- dt[,2]

# 将新的一列添加到数据框中
dt$z <- z

print(dt)

运行结果如下：

  x y z
1 1 5 5
2 2 6 6
3 3 7 7
4 4 8 8

其中，`dt$y` 或 `dt[["y"]]` 或 `dt[,2]` 表示提取数据框 `dt` 中的第二列 `y` 列的数值，`z <- dt$y` 或 `z <- dt[["y"]]` 或 `z <- dt[,2]` 表示将第二列的数值赋值给变量 `z`，然后再将 `z` 添加到数据框 `dt` 中。