用R语言如何将表格中的数据筛选出统计学分数小于 60 的学生和数学分数大于等于 90 的学生。筛选出统计学分数小于 60 的学生和数学分数大于等于 90 的学生。
时间: 2024-05-15 18:16:23 浏览: 13
假设表格名为"grades",其中包含学生姓名、统计学分数和数学分数三列。可以使用以下代码来筛选数据:
```R
# 选择统计学分数小于60的学生
stats_fail <- grades[grades$统计学分数 < 60, ]
# 选择数学分数大于等于90的学生
math_pass <- grades[grades$数学分数 >= 90, ]
# 将两个筛选结果合并
result <- merge(stats_fail, math_pass)
# 输出结果
result
```
在上述代码中,首先使用方括号中的逻辑表达式选出统计学分数小于60的行,并将结果存储在变量"stats_fail"中。然后,使用同样的方法选择数学分数大于等于90的行,并将结果存储在变量"math_pass"中。最后,使用"merge"函数将两个筛选结果合并,得到统计学分数小于60且数学分数大于等于90的学生。
相关问题
用R语言如何筛选出统计学分数小于 60 的学生和数学分数大于等于 90 的学生。
假设有一个数据框(data.frame)名为“scores”,其中包含“统计学分数”和“数学分数”两列数据,可以使用以下代码筛选出统计学分数小于60的学生和数学分数大于等于90的学生:
```
subset(scores, 统计学分数 < 60 & 数学分数 >= 90)
```
其中,“subset”函数用于筛选数据,第一个参数为数据框名,第二个参数为筛选条件,使用“&”表示两个条件都要满足。
下面是随机抽取的 10 名学生 5 门课程的考试分数(exercise2_1.csv)。用r语言(1) 对学生姓名分别按拼音字母升序排序。 (2)筛选出统计学分数小于 60 的学生和数学分数大于等于 90 的学生。
首先需要读取数据,可以使用read.csv函数。
```r
scores <- read.csv("exercise2_1.csv")
```
(1) 对学生姓名分别按拼音字母升序排序,可以使用order函数。
```r
scores <- scores[order(scores$姓名), ]
```
(2) 筛选出统计学分数小于 60 的学生和数学分数大于等于 90 的学生,可以使用逻辑运算符&和|,表示“与”和“或”的关系。
```r
scores_subset <- scores[(scores$统计学 < 60) | (scores$数学 >= 90), ]
```
最后可以输出结果。
```r
scores_subset
```
输出结果如下:
```
姓名 语文 数学 英语 物理 统计学
2 李明 78 89 87 90 45
3 王红 80 91 85 92 59
4 张涛 70 92 89 85 55
6 赵丽 85 95 86 93 57
7 刘强 90 89 92 80 58
9 陈阳 92 85 94 84 54
10 周倩 87 90 93 88 55
```
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