如何获取R环境中可用数据帧的列表?

当我们执行任何类型的数据分析时,在R环境中会创建许多类型的对象,例如矢量,数据帧,矩阵,列表,数组等。如果我们要获取R中可用数据帧的列表,环境,然后我们可以使用以下命令-

names(which(unlist(eapply(.GlobalEnv,is.data.frame))))

示例

x1<-rnorm(25)
x1
输出结果
 [1]  0.567169417  0.225760338  0.431393591 -0.419678291 -2.167417490
 [6]  0.599410253 -1.936957284 -0.601723252 -0.210805670 -0.515634650
[11] -0.145867403 -1.670541518 -0.160427082  0.784548090 -0.530931156
[16]  0.973887609 -0.115687083 -1.469525241  0.903437248  0.260271889
[21] -1.021167526  0.261825724 -1.431022651  0.006119475 -0.935248330

示例

x2<-data.frame(x=rpois(20,2),y=rpois(20,2))
x2
输出结果
   x  y
1  2  4
2  1  1
3  2  2
4  1  4
5  5  1
6  1  2
7  3  2
8  1  3
9  3  3
10 5  1
11 3  1
12 0  1
13 2  5
14 4  2
15 3  0
16 6  0
17 3  4
18 5  1
19 1  3
20 1  0

示例

x3<-data.frame(x=rexp(20,2.1),y=rexp(20,1.2))
x3
输出结果
         x        y
1  0.08637793   0.3611441
2  0.06233789   1.0206873
3  1.20495802   0.6067851
4  0.60393345   0.1692306
5  0.11447822   0.4875182
6  0.32097787   0.2984741
7  0.09996313   0.7241003
8  0.52471669   1.2555738
9  0.69409516   0.2025357
10 0.08056040   0.8985850
11 0.27020003   1.6472922
12 0.18115211   0.6072404
13 1.12247247   0.0400686
14 0.02473768   2.3088929
15 0.09295997   1.2731939
16 2.02997989   1.3905549
17 1.76667321   0.3793563
18 0.44163965   0.1276282
19 0.08554350   0.5680570
20 0.90013924   1.1731834

示例

x4<-runif(50,2,10)
x4
输出结果
 [1] 6.229683 2.848786 5.127299 6.074733 9.235342 7.086393 3.456571 6.476437
 [9] 9.180637 8.562265 3.642606 8.963444 2.665767 3.219165 2.455509 4.746601
[17] 5.700686 8.568766 2.106431 4.427528 7.566335 5.767371 9.606190 8.720031
[25] 9.161196 3.994676 6.623008 3.227018 4.013676 8.920018 8.652831 7.510169
[33] 8.799055 6.243303 5.223534 6.640771 3.359809 4.675036 5.699510 9.801201
[41] 9.237743 9.530666 4.077065 2.704086 7.189221 5.890195 4.968044 4.638300
[49] 5.019257 7.183788

示例

x5<-sample(round(rnorm(5),2),50,replace=TRUE)
x5

输出 

 [1] -0.67 1.43 -0.67  0.79  1.62 1.62  1.43  1.62 0.79 -0.65 0.79  1.62
[13]  1.62 1.43  1.43  1.62 -0.67 1.62 -0.65  1.62 -0.67 0.79 1.62  0.79
[25]  1.62 1.43 -0.67  1.43 -0.67 1.43  1.43 -0.67 -0.65 1.43 1.62  1.43
[37]  1.62 1.43  1.62 -0.65  0.79 1.43  1.62  1.62 -0.65 1.43 1.62 -0.65
[49]  1.62 1.43

示例

x6<-sample(round(rnorm(5,30,2.24),2),100,replace=TRUE)
x6
输出结果
 [1] 30.42 29.02 30.42 29.48 29.48 27.21 27.21 32.75 29.48 30.42 29.02 27.21
[13] 29.48 32.75 29.02 27.21 29.48 29.48 30.42 29.02 29.48 30.42 27.21 27.21
[25] 32.75 27.21 29.02 27.21 32.75 30.42 29.48 30.42 32.75 32.75 29.48 32.75
[37] 27.21 30.42 29.02 29.48 27.21 30.42 32.75 27.21 29.02 32.75 29.48 32.75
[49] 32.75 27.21 32.75 32.75 29.48 29.48 27.21 29.48 29.48 27.21 29.02 32.75
[61] 32.75 30.42 29.02 30.42 27.21 27.21 29.48 29.48 29.48 30.42 32.75 29.02
[73] 29.02 29.48 27.21 30.42 30.42 29.02 32.75 27.21 27.21 27.21 32.75 29.48
[85] 29.02 30.42 32.75 27.21 30.42 27.21 30.42 29.02 27.21 29.02 29.02 32.75
[97] 30.42 29.48 30.42 30.42

名称(其中(unlist(eapply(.GlobalEnv,is.data.frame)))))

输出结果

[1] "x2" "x3"

猜你喜欢