R数据框操作：索引、筛选与分组统计完全指南

数据框（data frame）是 R 里使用频率最高的结构。一份问卷、一次实验的测量记录、一个表达量矩阵，读进来都是数据框。它长得像 Excel 表格：有行有列，列有名字，每列类型可以不同，但同一列内部必须一致——因为每一列都是一个向量，这是上一篇验证过的结论。

手工创建，或者从文件读入

少量数据直接敲：

df <- data.frame(id = 1:3, name = c("a", "b", "c"), score = c(88.5, 92, 79))
str(df)

'data.frame':  3 obs. of  3 variables:
 $ id   : int  1 2 3
 $ name : chr  "a" "b" "c"
 $ score: num  88.5 92 79

str() 的输出值得逐行读：第一行告诉你 3 行 3 列，下面每行对应一列，冒号后面是存储类型和开头几个值。int、chr、num 就是上一篇讲的向量类型。

R 4.0 之前，data.frame() 会把字符列自动转成因子（factor），现在默认不转了（所以 name 显示为 chr）。接手别人的老代码时如果发现字符列莫名其妙变成因子，先确认一下当年跑代码的 R 版本。

真实数据基本都从文件进来，用 read.csv()。下面先造一个 CSV 再读回来，不依赖任何外部文件：

tmp <- tempfile(fileext = ".csv")
writeLines(c("id,Sepal Length,score", "1,5.1,88.5", "2,4.9,NA", "3,.,79"), tmp)

d <- read.csv(tmp, na.strings = c("", "NA", "."))
str(d)

'data.frame':  3 obs. of  3 variables:
 $ id          : int  1 2 3
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 NA
 $ score       : num  88.5 NA 79

几个参数值得记住。na.strings 指定哪些字符串按缺失值处理，上面把 . 也算了进去：. 是 SPSS、SAS 导出数据里的缺失标记，很多公开数据集沿用这个约定，不写进去就会被读成一列字符型。fileEncoding 在读 GBK 编码的中文 CSV 时必须显式指定，否则乱码。colClasses 手动指定每列类型，读大文件时更快，也不容易猜错类型。至于 stringsAsFactors，R 4.0 之后默认已经是 FALSE，不用再写了。

read.csv() 还会把列名里的空格和特殊字符换成点，Sepal Length 变成了 Sepal.Length。加 check.names = FALSE 能保留原样：

names(d)
names(read.csv(tmp, check.names = FALSE))

[1] "id"           "Sepal.Length" "score"
[1] "id"           "Sepal Length" "score"

保留下来的空格会让取列变成 d[["Sepal Length"]] 这种写法，可读性不如 d$Sepal.Length。更好的做法是读进来之后统一重命名，而不是关掉检查。

动手之前先看清楚

拿到一个陌生的数据框，先用 str() 摸结构和类型：

str(airquality)

'data.frame':  153 obs. of  6 variables:
 $ Ozone  : int  41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ...
 $ Solar.R: int  190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ...
 $ Wind   : num  7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ...
 $ Temp   : int  67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ...
 $ Month  : int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
 $ Day    : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...

再看几行实际值，顺便确认行列数：

head(airquality, 3)
nrow(airquality)
ncol(airquality)

  Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1    41     190  7.4   67     5   1
2    36     118  8.0   72     5   2
3    12     149 12.6   74     5   3
[1] 153
[1] 6

然后是 summary()，重点看缺失值：

summary(airquality)

     Ozone           Solar.R           Wind             Temp
 Min.   :  1.00   Min.   :  7.0   Min.   : 1.700   Min.   :56.00
 1st Qu.: 18.00   1st Qu.:115.8   1st Qu.: 7.400   1st Qu.:72.00
 Median : 31.50   Median :205.0   Median : 9.700   Median :79.00
 Mean   : 42.13   Mean   :185.9   Mean   : 9.958   Mean   :77.88
 3rd Qu.: 63.25   3rd Qu.:258.8   3rd Qu.:11.500   3rd Qu.:85.00
 Max.   :168.00   Max.   :334.0   Max.   :20.700   Max.   :97.00
 NA's   :37       NA's   :7

NA's 那两行是最有价值的信息：Ozone 缺 37 个，Solar.R 缺 7 个。这个数据框是 1973 年纽约的每日空气质量记录，缺失来自当年的仪器故障。做任何统计之前先看这一行，能省掉后面「为什么均值是 NA」的排查时间。

取列：$、[ ]、[[ ]] 不是一回事

假设数据框叫 dd，下面三种写法取出来的值相同，容器不同：

airquality[["Temp"]][1:3]
airquality[, "Temp"][1:3]
class(airquality["Temp"])
class(airquality[, "Temp"])
class(airquality[["Temp"]])

[1] 67 72 74
[1] 67 72 74
[1] "data.frame"
[1] "integer"
[1] "integer"

规则还是上一篇列表那套：[ 取子集，返回同类容器；[[ 取元素本身，返回原类型。数据框是列表，所以 airquality["Temp"] 是只含一列的数据框，airquality[["Temp"]] 是整数向量。$ 是 [[ 的语法糖，效果一样，只是不能传变量：airquality$Temp 可以，airquality$col_name 不会去找 col_name 这个变量，而是去找名字就叫 col_name 的那一列。想在函数里按参数传列名，只能写 airquality[[col_name]]。

用 $ 还有个小陷阱：R 允许部分匹配（partial matching）。airquality$Tem 不报错，静默返回 Temp 列。拼错列名不一定有人提醒你，写脚本时老老实实打全，或者在 RStudio 里用 Tab 补全。

取行、筛选，以及 drop 的坑

按行号取，返回的仍然是数据框：

airquality[1, ]

  Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1    41     190  7.4   67     5   1

日常用得最多的是按条件筛行、按名字选列：

hot <- airquality[airquality$Temp > 90, c("Month", "Day", "Temp")]
nrow(hot)
head(hot, 3)

[1] 14
   Month Day Temp
42     6  11   93
43     6  12   92
69     7   8   92

方括号里逗号左边是行条件，右边是要保留的列。注意输出左侧的行号 42、43、69——它们是原始行号，不是「筛选后的第几行」。核对数据时这个信息很有用，能直接定位回原文件；但把它当序号读就会得出错误结论。需要新序号的话，取 rownames() 或者干脆加一列 seq_len(nrow(hot))。

接下来是 drop 这个必须知道的行为：取单列时 R 会默认降维，筛选之后只剩一列也一样。

len <- iris[, "Sepal.Length"]
class(len)
len_df <- iris[, "Sepal.Length", drop = FALSE]
class(len_df)
dim(len_df)

[1] "numeric"
[1] "data.frame"
[1] 150   1

什么时候必须加 drop = FALSE？写函数的时候。如果函数接收一个数据框、按列名取一列、后面还指望它是数据框（比如还要按行取子集），那么只要调用者传进来的列名恰好命中一列，内部就悄悄变成了向量，x[1, ] 立刻报错。经验规则：写给别人用的代码一律加 drop = FALSE，自己交互式探索时可以省。

增删变量

给数据框加一列，直接赋值就行：

d <- mtcars[, c("mpg", "wt", "cyl")]
d$kpl <- d$mpg * 0.425144
head(d, 3)

               mpg    wt cyl      kpl
Mazda RX4     21.0 2.620   6 8.928024
Mazda RX4 Wag 21.0 2.875   6 8.928024
Datsun 710    22.8 2.320   4 9.693283

0.425144 是 mpg 换算成 km/L 的系数（1 英里 = 1.609344 公里，1 美制加仑 = 3.785411784 升）。赋值给 NULL 就是删除这一列：

d$cyl <- NULL
names(d)

[1] "mpg" "wt"  "kpl"

注意 d$kpl 这种写法只在数据框上有效，换成矩阵会报 $ operator is invalid for atomic vectors，因为矩阵是原子向量加了维度属性，不是列表。

排序与分组统计

order() 返回的是排序后的位置索引，不是排好序的向量，这一点跟 sort() 完全不同：

d[order(d$kpl), ][1:3, ]

                     mpg    wt cyl      kpl
Cadillac Fleetwood  10.4 5.250   8 4.421498
Lincoln Continental 10.4 5.424   8 4.421498
Camaro Z28          13.3 3.840   8 5.654415

降序在排序键前面加负号，多个键就多写几个：

head(mtcars[order(mtcars$cyl, -mtcars$mpg), c("cyl", "mpg")], 3)

               cyl  mpg
Toyota Corolla   4 33.9
Fiat 128         4 32.4
Honda Civic      4 30.4

先按 cyl 升序，同一组内按 mpg 降序，读起来就是「每个缸数里最省油的车排在前面」。字符列排序默认按当前 locale 的字典序，中文字符串在不同系统上的顺序可能不一样，跨机器复现结果时要留意。

分组汇总用 aggregate()，公式读作「按右边分组，对左边计算」：

aggregate(mpg ~ cyl, data = mtcars, FUN = mean)

  cyl      mpg
1   4 26.66364
2   6 19.74286
3   8 15.10000

要同时汇总多列，用 cbind() 把左边包起来：

aggregate(cbind(mpg, wt) ~ cyl, data = mtcars, FUN = mean)

  cyl      mpg       wt
1   4 26.66364 2.285727
2   6 19.74286 3.117143
3   8 15.10000 3.999214

多个分组变量用 + 连接，aggregate(mpg ~ cyl + am, data = mtcars, FUN = mean)。需要给统计函数传额外参数时，... 会转交给 FUN，比如按月汇总臭氧浓度并跳过缺失值：

aggregate(Ozone ~ Month, data = airquality, FUN = mean, na.rm = TRUE)

  Month    Ozone
1     5 23.61538
2     6 29.44444
3     7 59.11538
4     8 59.96154
5     9 31.44828

五个月的均值都出来了，没有一个 NA。如果漏掉 na.rm = TRUE，7 月和 8 月会因为缺失值直接变成 NA——mean() 遇到 NA 就返回 NA，除非明确告诉它跳过。

行名不是数据

mtcars 的行名是车型，看着方便，但会带来两个麻烦。

第一个，筛完行之后行名跟着走，打印出来的左侧不再是 1、2、3：

heavy <- mtcars[mtcars$wt > 5, c("wt", "mpg")]
heavy

                       wt  mpg
Cadillac Fleetwood  5.250 10.4
Lincoln Continental 5.424 10.4
Chrysler Imperial   5.345 14.7

想知道这几辆车在原始数据里的位置，得用 which(mtcars$wt > 5) 取索引。第二个，行名必须是唯一字符串，重复会直接报错 duplicate row.names。所以样本编号这类信息，老老实实存成一列，别塞进行名。

完整示例

把上面几件事串起来：取列、算派生变量、筛行、排序、分组汇总。

d <- iris[, c("Species", "Sepal.Length", "Petal.Length")]
d$ratio <- d$Sepal.Length / d$Petal.Length
d <- d[d$ratio > 1.2, ]
d <- d[order(d$ratio, decreasing = TRUE), ]
nrow(d)
head(d, 3)
aggregate(cbind(Sepal.Length, Petal.Length, ratio) ~ Species, data = d, FUN = mean)

[1] 119
   Species Sepal.Length Petal.Length    ratio
15  setosa          5.8          1.2 4.833333
23  setosa          4.6          1.0 4.600000
37  setosa          5.5          1.3 4.230769
     Species Sepal.Length Petal.Length    ratio
1     setosa        5.006     1.462000 3.464906
2 versicolor        5.934694   4.242857 1.405476
3  virginica        6.725000   5.380000 1.251390

150 条观测筛掉 31 条，剩下 119 条。按花萼长宽比排序，排在最前面的全是 setosa——这个品种的花瓣特别短，比值自然大。分组均值也印证了这点：setosa 的比值 3.46，是 virginica 的 2.8 倍。这类派生变量在判别分析里很常见，花瓣和花萼的长度比本身就是区分鸢尾花品种的强特征。

最后提一个容易踩的坑：把混合类型的数据框转成矩阵，所有列会一起变成字符，因为矩阵只能存一种类型。

m <- as.matrix(iris)
m[1, 1:5]

Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species
       "5.1"        "3.5"        "1.4"        "0.2"     "setosa"

数字全部加上了引号。真要做数值矩阵运算，先取数值列：as.matrix(iris[1:4])。

如果你也使用 Python，pandas 的 DataFrame 和这里的 $、[ ]、[[ ]] 各有对应写法（loc、iloc、[]），可以对照 /python/basics/pandas-basics 看同一种操作在两边怎么写。数据框的下一步是控制流：/r/basics/control-flow。