df <- data.frame(name = c("黄芪当归汤", "黄芪汤", "当归汤", "人参当归汤"), stringsAsFactors = FALSE) df[grep("当归.*黄芪", df$name), ]

这段代码的作用是从数据框df中选取名称中包含“当归”和“黄芪”的行。其中，grep()函数用于在字符串中查找匹配项，返回匹配项的位置，而[]用于选取行。具体来说，grep("当归.*黄芪", df$name)返回名称中包含“当归”和“黄芪”的行的位置，然后将这些位置作为下标传递给df[]，即可选取相应的行。

相关问题

# 读取数据 data <- read.csv("data.csv", header=TRUE) # 获取数据矩阵 data_matrix <- data.matrix(data[-1]) # 设置平滑参数 window_size <- 5 polynomial_order <- 3 # 进行平滑处理 smooth_data <- apply(data_matrix, 2, sgolayfilt, p=polynomial_order, n=window_size) # 将处理后的数据存储到新的csv文件中 smooth_data_df <- data.frame(smooth_data) write.csv(smooth_data_df, "smooth_data.csv", row.names=FALSE)解释这段代码的每一行

这段代码是用R语言实现对数据进行Savitzky-Golay平滑处理，并将处理后的数据存储到新的csv文件中。下面是对每一行代码的解释：

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv", header=TRUE)

读取名为"data.csv"的csv文件，将文件的第一行作为列名，将数据存储到名为"data"的变量中。

# 获取数据矩阵
data_matrix <- data.matrix(data[-1])

将"data"中除第一列以外的数据转换为数据矩阵，存储到名为"data_matrix"的变量中。

# 设置平滑参数
window_size <- 5
polynomial_order <- 3

设置平滑参数，包括窗口大小为5，多项式阶数为3。

# 进行平滑处理
smooth_data <- apply(data_matrix, 2, sgolayfilt, p=polynomial_order, n=window_size)

对"data_matrix"中的每一列进行Savitzky-Golay平滑处理，平滑参数为"window_size"和"polynomial_order"。将处理后的数据存储到名为"smooth_data"的变量中。

# 将处理后的数据存储到新的csv文件中
smooth_data_df <- data.frame(smooth_data)
write.csv(smooth_data_df, "smooth_data.csv", row.names=FALSE)

将"smooth_data"转换为数据框，存储到名为"smooth_data_df"的变量中。将"smooth_data_df"写入名为"smooth_data.csv"的csv文件中，不包括行名。

rankings <- data.frame() for (i in 1:10) { # 根据t值进行排名 t_values <- c(ta1, ta2, ta3, ta4, ta5) ranking <- rank(t_values, ties.method = "max") print(ranking) # 将排名添加到数据框中 ranking_df <- as.data.frame(matrix(ranking, nrow = 1)) rankings <- rbind(rankings, ranking_df) print(rankings)

在你提供的修改后的代码中，你想要根据t值进行排名，并将排名添加到数据框中。你使用了一个循环来进行多次排名和添加操作。

然而，在你的代码中，每次循环都使用相同的t值进行排名。这意味着每次都会得到相同的排名结果，并且在将排名添加到数据框中时，会重复添加相同的一行。

如果你想在每次循环中使用不同的t值进行排名，你需要在循环中更新t_values的值。下面是一个修改后的代码示例：

rankings <- data.frame()

for (i in 1:10) {
  # 根据t值进行排名
  t_values <- c(ta1, ta2, ta3, ta4, ta5)
  ranking <- rank(t_values, ties.method = "max")
  print(ranking)

  # 将排名添加到数据框中
  ranking_df <- as.data.frame(matrix(ranking, nrow = 1))
  rankings <- rbind(rankings, ranking_df)
  print(rankings)
  
  # 更新t_values的值，确保每次循环使用不同的t值
  ta1 <- new_value_for_ta1
  ta2 <- new_value_for_ta2
  ta3 <- new_value_for_ta3
  ta4 <- new_value_for_ta4
  ta5 <- new_value_for_ta5
}

在这个修改后的代码中，我添加了注释来解释每个步骤的目的。在循环开始时，你可以更新t_values的值，确保每次循环使用不同的t值进行排名。

希望这次修改能够解决你的问题。如果还有其他问题，请随时提问。