Если у вас менее 4 строк, вы можете использовать функцию head
(head(data, 4)
или head(data, n=4)
), и она работает как брелок. Но предположим, что у нас есть следующий набор данных с 15 строками
>data <- data <- read.csv("./data.csv", sep = ";", header=TRUE)
>data
LungCap Age Height Smoke Gender Caesarean
1 6.475 6 62.1 no male no
2 10.125 18 74.7 yes female no
3 9.550 16 69.7 no female yes
4 11.125 14 71.0 no male no
5 4.800 5 56.9 no male no
6 6.225 11 58.7 no female no
7 4.950 8 63.3 no male yes
8 7.325 11 70.4 no male no
9 8.875 15 70.5 no male no
10 6.800 11 59.2 no male no
11 6.900 12 59.3 no male no
12 6.100 13 59.4 no male no
13 6.110 14 59.5 no male no
14 6.120 15 59.6 no male no
15 6.130 16 59.7 no male no
Допустим, вы хотите выбрать первые 10 строк. Самый простой способ сделать это будет data[1:10, ]
.
> data[1:10,]
LungCap Age Height Smoke Gender Caesarean
1 6.475 6 62.1 no male no
2 10.125 18 74.7 yes female no
3 9.550 16 69.7 no female yes
4 11.125 14 71.0 no male no
5 4.800 5 56.9 no male no
6 6.225 11 58.7 no female no
7 4.950 8 63.3 no male yes
8 7.325 11 70.4 no male no
9 8.875 15 70.5 no male no
10 6.800 11 59.2 no male no
Однако, скажем, вы пытаетесь получить первые 19 строк и посмотреть, что произойдет - у вас будут отсутствующие значения
> data[1:19,]
LungCap Age Height Smoke Gender Caesarean
1 6.475 6 62.1 no male no
2 10.125 18 74.7 yes female no
3 9.550 16 69.7 no female yes
4 11.125 14 71.0 no male no
5 4.800 5 56.9 no male no
6 6.225 11 58.7 no female no
7 4.950 8 63.3 no male yes
8 7.325 11 70.4 no male no
9 8.875 15 70.5 no male no
10 6.800 11 59.2 no male no
11 6.900 12 59.3 no male no
12 6.100 13 59.4 no male no
13 6.110 14 59.5 no male no
14 6.120 15 59.6 no male no
15 6.130 16 59.7 no male no
NA NA NA NA <NA> <NA> <NA>
NA.1 NA NA NA <NA> <NA> <NA>
NA.2 NA NA NA <NA> <NA> <NA>
NA.3 NA NA NA <NA> <NA> <NA>
и с функцией head (),
> head(data, 19) # or head(data, n=19)
LungCap Age Height Smoke Gender Caesarean
1 6.475 6 62.1 no male no
2 10.125 18 74.7 yes female no
3 9.550 16 69.7 no female yes
4 11.125 14 71.0 no male no
5 4.800 5 56.9 no male no
6 6.225 11 58.7 no female no
7 4.950 8 63.3 no male yes
8 7.325 11 70.4 no male no
9 8.875 15 70.5 no male no
10 6.800 11 59.2 no male no
11 6.900 12 59.3 no male no
12 6.100 13 59.4 no male no
13 6.110 14 59.5 no male no
14 6.120 15 59.6 no male no
15 6.130 16 59.7 no male no
Надеюсь, это поможет!