class(data1) [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"什么意思

时间: 2023-07-03 21:03:47 浏览: 49
这是一个 R 语言中的数据类型，表示数据框（data frame）或者称作表格（table）。其中，“tbl_df”表示这是一个经过 tidyverse 风格处理的数据框，拥有更友好的输出和交互接口；“tbl”表示这是一个虚拟的数据框，不会立即计算和加载数据；“data.frame”表示这是一个标准的数据框。三者本质上都表示同一个数据类型，只是在使用中有些细微的差别。
相关问题

[1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"什么意思

"tbl_df"、"tbl"和"data.frame"都是在R语言中用于处理数据的概念。 1. "tbl_df"是tidyverse包中的一个数据结构，它是tibble数据框的一种类型。tibble是一种改进的数据框，它提供了更好的打印和显示方式，并且在处理大型数据集时更加高效。 2. "tbl"是dplyr包中的一个数据结构，也是一种改进的数据框。它与普通的数据框相比，具有更多的功能和性能优化，可以更方便地进行数据操作和变换。 3. "data.frame"是R语言中最常用的数据结构之一，它类似于其他编程语言中的表格或数据表。它由行和列组成，每列可以包含不同类型的数据（例如数字、字符、逻辑等），并且可以对数据进行索引和操作。

"tbl_df" "tbl" "data.frame"啥意思

"tbl_df"、"tbl"和"data.frame"是在R语言中用于表示数据框的不同类型。 1. "tbl_df"是tibble包中的一种数据框类型。它是对基本的"data.frame"类型的扩展，提供了更多的功能和便利性。与"data.frame"相比，"tbl_df"可以存储任意类型的数据，包括列表类型。它没有行名设置，支持任意的列名，并且会自动添加列名。此外，"tbl_df"只能接受长度为1的输入，并且会按顺序懒加载参数。 2. "tbl"是tibble包中的另一种数据框类型，与"tbl_df"类似。它也是对"data.frame"类型的扩展，提供了更多的功能和便利性。"tbl"类型的数据框可以使用tibble包中的函数进行操作和处理。 3. "data.frame"是R语言中最基本的数据框类型。它是一种二维表格结构，由行和列组成，用于存储和处理数据。在R中，大部分数据分析和统计操作都是基于"data.frame"类型进行的。 总结起来，"tbl_df"和"tbl"是tibble包中用于表示数据框的类型，提供了更多的功能和便利性。而"data.frame"是R语言中最基本的数据框类型。它们都可以用于存储和处理数据。

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class(result2)返回的是一个包含以下四个类的向： 1. "grouped_df"：表示这个对象是一个分组数据框，通常是在进行...4. "data.frame"：表示这个对象是一个数据框，是R语言中最常用的数据结构之一，用于存储和处理数据。

r语言，class（data1），出现[1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"结果，为什么

当你使用class(data1)命令时，R会输出data1对象的类别信息，如果data1是一个tbl_df数据类型的对象，那么输出结果就会包括"tbl_df"、"tbl"和"data.frame"三种类别信息。如果你想要了解更多关于dplyr...

帮我优化以下sql select s.* from ifare.structred_rule s right join ( select MAX(r.VERSION) vers, r.status, r.tbl_no, r.live_from, r.data_type, r. source from ifare.structred_rule r where (r.status in ('8', '')) group by r.status, r.tbl_no, r.live_from, r.data_type, r. source) tp on s.version = tp.vers and s.tbl_no = tp.tbl_no and s.status = tp.status and s.live_from = tp.live_from and s.data_type = tp.data_type and s.SOURCE = tp.source and s.status <> '-1' where s.version ='00001' and s.remark = 'D' and s.audited_date >= '20211010' and s.audited_date <='20211011' order by s.db_date asc, s.tbl_no asc, s.version desc

SELECT MAX(r.VERSION) AS vers, r.status, r.tbl_no, r.live_from, r.data_type, r.source FROM ifare.structred_rule r WHERE r.status IN ('8', '') GROUP BY r.status, r.tbl_no, r.live_from, r.data_type, ...

解释下Peoplesoft的这段代码 Component array of array of any &tmpArray; Local Record &rec1, &rec2; &rec1 = CreateRecord(Record.HIK_IPSANRS_TBL); &rec2 = CreateRecord(Record.HIK_IPSAN_TBL); Local Rowset &rsLvl1, &rsDtl; Local number &i, &j; Local Row &row; &rsLvl1 = GetLevel0()(1).GetRowset(Scroll.WPS_STR_INF_TBL); For &i = 1 To &rsLvl1.ActiveRowCount &rsDtl = &rsLvl1(&i).GetRowset(Scroll.WPS_STR_DTL_TBL); For &j = 1 To &rsDtl.ActiveRowCount &row = &rsDtl(&j); If Not &row.IsDeleted Then If All(&row.WPS_STR_DTL_TBL.WPS_GP_AMT_ID.Value) Then &rec1 = CreateRecord(Record.WPS_IPSANRS_TBL); &rec1.WPS_GP_AMT_ID.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.WPS_GP_AMT_ID.Value; &rec1.EFFDT.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.EFFDT.Value; If &rec1.SelectByKey() Then &rec1.WPS_GP_AMT_ID.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.WPS_GP_AMT_ID.Value; &rec1.EFFDT.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.EFFDT.Value; &rec1.STATUS.Value = &rsLvl1(&i).WPS_STR_INF_TBL.STATUS.Value; &rec1.Update(); Else &rec1.WPS_GP_AMT_ID.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.WPS_GP_AMT_ID.Value; &rec1.EFFDT.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.EFFDT.Value; &rec1.STATUS.Value = "A"; &rec1.Insert(); End-If; &rec2 = CreateRecord(Record.WPS_IPSAN_TBL); &rec2.WPS_GP_AMT_ID.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.WPS_GP_AMT_ID.Value; &rec2.EFFDT.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.EFFDT.Value; &rec2.WPS_STORID.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.WPS_STORID.Value; &rec2.WPS_GP_WAGECODE.Value = &row.WPS_STR_DTL_TBL.WPS_GP_WAGECODE.Value; If Not &rec2.Insert() Then &rec2.Update(); End-If; End-If; End-If; End-For; End-For;

首先，判断&row中的WPS_STR_DTL_TBL.WPS_GP_AMT_ID.Value是否全部存在，如果是，则创建一个新的&rec1记录，并将一些属性值赋给它。如果该记录已存在于数据库中，则更新它，否则插入新记录。 然后，创建一个新的&rec...

itsm_xhrs.tbl_itsm_incident_info,tbl_itsm_incident_process,itsm_xhrs.tbl_system_user_info将这三个表用left join关联起来

LEFT JOIN tbl_itsm_incident_process ON itsm_xhrs.tbl_itsm_incident_info.id = tbl_itsm_incident_process.incident_id LEFT JOIN itsm_xhrs.tbl_system_user_info ON tbl_itsm_incident_process.assigned_user_...

Error in group_by(): ! Must group by variables found in .data. ✖ Column first_column is not found. Run rlang::last_trace() to see where the error occurred. > rlang::last_trace() <error/rlang_error> Error in group_by(): ! Must group by variables found in .data. ✖ Column first_column is not found. --- Backtrace: ▆ 1. ├─data %>% group_split(first_column) 2. ├─dplyr::group_split(., first_column) 3. └─dplyr:::group_split.data.frame(., first_column) 4. ├─dplyr::group_by(.tbl, ...) 5. └─dplyr:::group_by.data.frame(.tbl, ...) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 2 hidden frames.报错是怎么回事

这个报错的意思是在使用group_split函数时，指定的first_column列不存在。可能是因为您在代码中使用了错误的列名或者列索引。请检查一下您的代码，确保列名或者列索引是正确的。 此外，如果您不确定列名或者列...

select* from (SELECT p1.productId AS productId,p1.productCode AS productCode,p1.productName AS productName,p1.productTypeId AS productTypeId,p1.modelId AS modelId,p1.specificationsId AS specificationsId,p1.productClassification AS productClassification,p1.daughterDoard AS daughterDoard,p1.createDate AS createDate ,p1.createUserId AS createUserId,p1.updateDate AS updateDate,p1.updateUserId AS updateUserId,p1.productRemark AS productRemark from tbl_product as p1 where p1.productId > 0) as p inner join (select pt1.productTypeId AS productTypeId,pt1.productTypeName AS productTypeName,pt1.productTypeLetter AS productTypeLetter from tbl_product_type as pt1 where pt1.productTypeId > 0) as pt on pt.productTypeId = p.productTypeId left join (select pm1.modelId AS modelId,pm1.modelName AS modelName from tbl_product_model pm1 where pm1.modelId > 0) pm on pm.modelId = p.modelId left join (select ps1.specificationId AS specificationId,ps1.specificationName AS specificationName from tbl_product_specification as ps1 where ps1.specificationId > 0) as ps on ps.specificationId =p.specificationsId:请优化下以上语句

首先，可以将子查询的表格单独提...LEFT JOIN tbl_product_specification AS ps ON ps.specificationId = p.specificationsId WHERE p.productId > 0; 这个查询将返回与原查询相同的结果，但是运行速度可能会更快。

bls_ll_setScanRspData( (u8 *)tbl_scanRsp, sizeof(tbl_scanRsp)); bls_ll_setAdvData(p_telink_beacon_param[0].adv_data, p_telink_beacon_param[0].len); bls_ll_setAdvEnable(1);

首先，使用 bls_ll_setScanRspData 函数将 tbl_scanRsp 数组中的数据设置为扫描响应数据。然后，使用 bls_ll_setAdvData 函数将 p_telink_beacon_param[0] 中的广播数据和长度设置为广播数据。最后，使用 bls_ll_...

把tbl_df

tbl_df是dplyr包中的一个函数，用于将数据框转换为tbl_df格式的数据框。这种格式的数据框与普通数据框相比，可以更好地支持dplyr包的管道操作，例如使用%>%符号进行数据处理...my_tbl_df <- tbl_df(my_data_frame)

用sql语句完成下面任务：（一）备份 创建数据库db_test1、db_test2。 1.备份数据库db_school中的tbl_student、tbl_course、tbl_score。 2.备份数据库db_school中的所有表。 3.备份数据库db_school、db_test1。 4.备份所有数据库。 （二）还原 1.删除数据库db_school中的tbl_student、tbl_course、tbl_score，用任务五的备份文件恢复数据表tbl_student、tbl_course、tbl_score。 2.删除数据库db_school中的所有表，用任务五的备份文件恢复数据表。 3.删除数据库db_school，用任务五的备份文件恢复数据库db_school。 4.删除数据库db_school、db_test1，用任务五的备份文件恢复数据库。 5.删除数据库db_school、db_test1、db_test2，用任务五的备份文件恢复数据库。 （三）数据导出和导入 1.导出数据库db_school中tbl_student表的数据到student.txt。 2.将tbl_student中数据清空，将student.txt中数据导入数据表tbl_student。 （四）进销存数据库中的备份和还原 （1）备份数据库db_inventory中的销售表（tbl_sell）和进货表（tbl_stock）。 （2）创建数据库test1和test2，备份数据库db_inventory和test1。 （3）备份所有数据库。 （4）删除db_inventory中的销售表和进货表，用（1）中备份文件进行还原。 （5）删除db_inventory和test1，用（2）中备份文件进行还原。 （6）删除所有数据库，用（3）备份文件进行恢复。 （7）导出数据库db_inventory中销售表的数据到sell.txt文件。 （8）删除销售表中的数据，将sell.txt文件导入销售表。

mysqldump -u root -p --databases db_school db_test1 > db_school_test1_backup.sql 4.备份所有数据库： mysqldump -u root -p --all-databases > all_databases_backup.sql （二）还原： 1.删除...

把tbl_df格式的文件转化为dataframe

在R语言中，可以使用as.data.frame()函数将tbl_df格式的数据转换为data.frame格式的数据。 例如，假设有一个名为tbl_df_data的tbl_df格式的数据表，可以使用以下代码将其转换为data.frame格式： df_data <- as...

> diamonds_train_processed <- prep(diamonds_recipe) %>% juice(diamonds_train) Warning: Using an external vector in selections was deprecated in tidyselect 1.1.0. ℹ Please use all_of() or any_of() instead. # Was: data %>% select(diamonds_train) # Now: data %>% select(all_of(diamonds_train)) See <https://tidyselect.r-lib.org/reference/faq-external-vector.html>. This warning is displayed once every 8 hours. Call lifecycle::last_lifecycle_warnings() to see where this warning was generated. Error in juice(): ! Can't subset columns with diamonds_train. ✖ diamonds_train must be numeric or character, not a <tbl_df/tbl/data.frame> object. Backtrace: 1. prep(diamonds_recipe) %>% juice(diamonds_train) 17. rlang::cnd_signal(x)

这个错误的原因是因为diamonds_train是一个数据框（data frame），而不是字符向量（character vector）或数值向量（numeric vector）。因此，你需要传递diamonds_train中所有要保留的列的名称。修改后的代码如下...

优化select t.*,cgs.super_name from tbl_order t left join tbl_company_game c on t.pid = c.company_game_no left join tbl_company_game_super cgs on c.super_id = cgs.id <where> t.order_status = 105

这是一条 SQL 查询语句，它用于从数据库表 tbl_order 中查询所有列（* 表示全部列），并根据条件 t.order_status = 105 过滤结果。该语句使用了左连接（left join），以将结果与表 tbl_company_game 和 tbl_...

如何让R语言把这段代码中的ID、Block、P1、P2、Fam识别为Factor：tibble [36 × 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame) $ ID : num [1:36] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 ... $ Block: num [1:36] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ... $ P1 : num [1:36] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ... $ P2 : num [1:36] 5 5 5 6 6 6 7 7 7 5 ... $ Fam : chr [1:36] "1_5" "1_5" "1_5" "1_6" ... $ yield: num [1:36] 9.4 7.8 8.4 9.1 9.8 10 9.3 9.8 7.3 9.2 ...

df <- df %>% mutate(ID = as.factor(ID), Block = as.factor(Block), P1 = as.factor(P1), P2 = as.factor(P2), Fam = as.factor(Fam)) 这将把数据框 df 中的 ID、Block、P1、P2、Fam 列转换...

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