R中讀取數據只取某幾列的問題？

data【，2】data中第二列
data【1，】data中第一行
data【，2：4】data中第2到4列
data【2：4，】data中第2到4行

那要讀取，1，4，5列怎么辦？共6列

解答：dat[,c(1,4,5)]

你好，我想問你個問題：
如果數據文件比較大，讀取時間會比較慢，因此想只讀取一部分數據，該怎么做呢？

用read.table可以實現嗎？或者有什么按條件讀取的語句？謝謝講解一下

假設數據文件是這樣的，只希望讀取2014年的數據。
Date                  income              outcome
1900-01-01         10                      20
2012-07-02         30                       50
…

2014-12-31         70                           30

請問如果是
name   data
1  am        10
2  bi        4
3  ct        6
4  gu       7
5  el        4
。
。

想要讀取name為“bi”“el”的每行數據，怎么辦？假設有很多行，并且不知道name對應的行數

解答：d[dname==”de”|dname==”ji”,]

樓上的選列和選行的問題用dplyr包都能解決，選列用select, 如果只知道列名不想去找在哪一列，select(data,colname)就行，其中colname可以是字符向量，還能像1：3這樣切片，去除某列可以 -colname 。至于選行，filter(data,data$name %in% c(“bi”,”el”))可以解決。其中%in%為判斷是否屬于，相對應的有%nin%不屬于。

你好想問你個問題：
如果數據文件比較大，讀取時間會比較慢，因此想只讀取一部分數據，該怎么做呢？
用read.table可以實現嗎？或者有什么按條件讀取的語句？謝謝講解一下

假設數據文件是這樣的，只希望讀取2014年的數據。
Date                  income              outcome
1900-01-01         10                      20
2012-07-02         30                       50
…

2014-12-31         70                           30

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你好想問你個問題：
如果數據文件比較大，讀取時間會比較慢，因此想只讀取一部分數據，該怎么做呢？
用 …

train.data<-as.data.frame(modeData(數據集的名稱，data.window=c(‘1970-01-01′
,’1999-12-31’)))
test.data<-na.omit(as.data.frame(modeData(數據集的名稱，data.window=c(‘2000-01-01′
,’2009-09-15’))))

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Level Ⅱ：1700 RMB

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Level Ⅰ：中國區(qū)30+省市，70+城市，250+考場，考生可就近考場預約考試 >看看我所在的地哪里報名<

Level Ⅱ+Ⅲ：中國區(qū)30所城市，北京/上海/天津/重慶/成都/深圳/廣州/濟南/南京/杭州/蘇州/福州/太原/武漢/長沙/西安/貴陽/鄭州/南寧/昆明/烏魯木齊/沈陽/哈爾濱/合肥/石家莊/呼和浩特/南昌/長春/大連/蘭州>看看我所在的地哪里報名<

報考條件

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? 報考條件：無要求。

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? 報考條件（滿足任一即可）：

1、獲得CDA Level Ⅰ認證證書；

2、本科及以上學歷，需從事數據分析相關工作1年以上；

3、本科以下學歷，需從事數據分析相關工作2年以上。

? 考試時間：

一年四屆 3月、6月、9月、12月的最后一個周六。

大數據分析師 CDA Level II >了解更多<

? 報考條件（滿足任一即可）：

1、獲得CDA Level Ⅰ認證證書；

2、本科及以上學歷，需從事數據分析相關工作1年以上；

3、本科以下學歷，需從事數據分析相關工作2年以上。

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一年四屆 3月、6月、9月、12月的最后一個周六。

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? 報考條件（滿足任一即可）：

1、獲得CDA Level Ⅱ認證證書；

2、本科及以上學歷，需從事數據分析相關工作3年以上；

3、本科以下學歷，需從事數據分析相關工作4年以上。

? 考試時間：

一年四屆 3月、6月、9月、12月的最后一個周六。

（備注：數據分析相關工作不限行業(yè)，可涉及統(tǒng)計，數據分析，數據挖掘，數據庫，數據管理，大數據架構等內容。）

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