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R按名称选择列: dataframe$x返回NULL

根据您提供的问答内容，我将尝试给出一个完善且全面的答案。

问：R按名称选择列: dataframe$x返回NULL

答：在R语言中，按名称选择列是通过使用$符号来实现的。然而，当使用dataframe$x来按名称选择列时，如果返回NULL，可能有以下几种可能的原因：

列名不存在：请确保列名x在数据框dataframe中存在。可以使用names(dataframe)函数来查看数据框中的所有列名，或者使用colnames(dataframe)函数来获取列名的向量。如果列名不存在，需要检查数据框的结构或者重新命名列。
数据框为空：如果数据框dataframe是空的，那么按名称选择列将返回NULL。可以使用nrow(dataframe)函数来检查数据框的行数，如果行数为0，则数据框为空。
数据框不是数据框类型：请确保dataframe是一个有效的数据框对象。可以使用class(dataframe)函数来检查数据框的类别。如果不是数据框类型，可能需要将其转换为数据框。
数据框中的列不是原子向量：按名称选择列要求数据框中的列是原子向量类型。如果列是列表或其他复杂类型，按名称选择列可能返回NULL。可以使用is.atomic(dataframe$x)函数来检查列是否是原子向量类型。

综上所述，按名称选择列返回NULL可能是由于列名不存在、数据框为空、数据框不是数据框类型或者列不是原子向量类型所导致的。在解决问题时，需要仔细检查数据框的结构、列名的正确性以及数据框和列的类型。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

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如果选中也是很讲究，这个比R里面的dataframe要复杂一些：两列：用irow/icol选中单个；用切片选择子集 .ix/.iloc 选择列： #---1 利用名称选择列--------- data...['w'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的...'w'列，返回的是DataFrame类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 #---2 利用序号寻找列--------- data.icol(0) #取data的第一列...data.ix[:,1] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同利用序号选择的时候，注意[:,]中的:和,的用法选择行： #---------1 用名称选择-...) =R=apply(df,2,mean) #df中的pop，按列求均值，skipna代表是否跳过均值这个跟apply很像，返回的是按列求平均。

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df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1,col2]] # 以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['index_one...'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第⼀⾏ df.iloc[0,0] # 返回第⼀列的第⼀个元素 df.loc[0,:] # 返回第⼀⾏（索引为默认的数字时，⽤法同df.iloc...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据数据处理这里为大家总结16个常见用法。...col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回⼀个按列col进⾏分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象...、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby(col1).col2.agg(['min','max

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df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] #...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 data.str.contains("s") # 数据中含有...(axis=1) # 删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n) # 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(value=x) # 用x替换DataFrame对象中所有的空值...([col1,col2], ascending=[True,False]) #先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby...对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进行分组后，列

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