สรุป 10 วิธีในการทำงานกับ data frame ในภาษา R: creating, indexing, subsetting, filtering, sorting, และอื่น ๆ — ตัวอย่างการทำงานกับ Jujutsu Kaisen data frame

Written by

Shinin Varongchayakul

Data analytics, R

Data frame เป็นหนึ่งใน data structure ที่พบบ่อยที่สุดในการทำงานกับข้อมูล

Data frame เก็บข้อมูลในรูปแบบตาราง โดย:

1 row = 1 รายการ (เช่น ข้อมูลของ John)
1 column = 1 ประเภทข้อมูล (เช่น อายุ)

ตัวอย่าง data frame:

ในบทความนี้ เราจะมาสรุป 10 วิธีในการทำงานกับ data frame กัน:

Creating: การสร้าง data frame
Previewing: การดูข้อมูล data frame
Indexing: การเลือก columns ที่ต้องการ
Subsetting: การเลือก rows และ columns ที่ต้องการ
Filtering: การกรองข้อมูล
Sorting: การจัดลำดับข้อมูล
Aggregating: การสรุปข้อมูล
Adding columns: การเพิ่ม columns ใหม่
Removing columns: การลบ columns
Binding: การเชื่อมข้อมูลใหม่เข้ากับ data frame

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

1️⃣ Creating

เราสามารถสร้าง data frame ด้วย data.frame() ซึ่งต้องการ ชื่อ column และ vector ที่เก็บข้อมูลของ column นั้น ๆ:

# Create a data frame
jjk_df <- data.frame(
  ID = 1:10,
  Name = c("Yuji Itadori", "Megumi Fushiguro", "Nobara Kugisaki", "Satoru Gojo",
           "Maki Zenin", "Toge Inumaki", "Panda", "Kento Nanami", "Yuta Okkotsu", "Suguru Geto"),
  Age = c(15, 16, 16, 28, 17, 17, 18, 27, 17, 27),
  Grade = c("1st Year", "1st Year", "1st Year", "Special", "2nd Year",
            "2nd Year", "2nd Year", "Special", "Special", "Special"),
  CursedEnergy = c(80, 95, 70, 999, 60, 85, 75, 200, 300, 400),
  Technique = c("Divergent Fist", "Ten Shadows", "Straw Doll", "Limitless",
                "Heavenly Restriction", "Cursed Speech", "Gorilla Mode",
                "Ratio Technique", "Rika", "Cursed Spirit Manipulation"),
  Missions = c(25, 30, 20, 120, 35, 28, 40, 90, 55, 80)
)

# View the result
jjk_df

ผลลัพธ์:

   ID             Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions
1   1     Yuji Itadori  15 1st Year           80             Divergent Fist       25
2   2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95                Ten Shadows       30
3   3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70                 Straw Doll       20
4   4      Satoru Gojo  28  Special          999                  Limitless      120
5   5       Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35
6   6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28
7   7            Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40
8   8     Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90
9   9     Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55
10 10      Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80

2️⃣ Previewing

เรามี 8 functions สำหรับดูข้อมูล data frame:

No.	Function	For
1	`View()`	ดูข้อมูลทั้งหมด
2	`head()`	ดูข้อมูล 6 rows แรก
3	`tail()`	ดูข้อมูล 6 rows สุดท้าย
4	`str()`	ดูโครงสร้างข้อมูล
5	`summary()`	ดูสถิติข้อมูล
6	`dim()`	ดูจำนวน rows และ columns
7	`nrow()`	ดูจำนวน rows
8	`ncol()`	ดูจำนวน columns

เราไปดูตัวอย่างทั้ง 8 functions กัน

👀 View()

View() ใช้ดูข้อมูลทั้งหมดใน data frame:

# View the whole data frame
View(jjk_df)

เราจะเห็นผลลัพธ์ในหน้าต่างใหม่:

Note: เนื่องจาก View() แสดงข้อมูลทั้งหมด จึงเหมาะกับการใช้งานกับ data frame ขนาดเล็ก

🙊 head()

head() ใช้ดูข้อมูล 6 rows แรกใน data frame:

# View the first 6 rows
head(jjk_df)

ผลลัพธ์:

  ID             Name Age    Grade CursedEnergy            Technique Missions
1  1     Yuji Itadori  15 1st Year           80       Divergent Fist       25
2  2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95          Ten Shadows       30
3  3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70           Straw Doll       20
4  4      Satoru Gojo  28  Special          999            Limitless      120
5  5       Maki Zenin  17 2nd Year           60 Heavenly Restriction       35
6  6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85        Cursed Speech       28

🐒 tail()

tail() ใช้ดูข้อมูล 6 rows สุดท้ายใน data frame:

# View the last 6 rows
tail(jjk_df)

ผลลัพธ์:

   ID         Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions
5   5   Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35
6   6 Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28
7   7        Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40
8   8 Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90
9   9 Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55
10 10  Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80

🏗️ str()

str() ใช้ดูโครงสร้างข้อมูลของ data frame:

# View the data frame structure
str(jjk_df)

ผลลัพธ์:

'data.frame':	10 obs. of  7 variables:
 $ ID          : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 $ Name        : chr  "Yuji Itadori" "Megumi Fushiguro" "Nobara Kugisaki" "Satoru Gojo" ...
 $ Age         : num  15 16 16 28 17 17 18 27 17 27
 $ Grade       : chr  "1st Year" "1st Year" "1st Year" "Special" ...
 $ CursedEnergy: num  80 95 70 999 60 85 75 200 300 400
 $ Technique   : chr  "Divergent Fist" "Ten Shadows" "Straw Doll" "Limitless" ...
 $ Missions    : num  25 30 20 120 35 28 40 90 55 80

จากผลลัพธ์ เราจะเห็นข้อมูล 5 อย่าง ได้แก่:

จำนวน rows (obs.)
จำนวน columns (variables)
ชื่อ columns (เช่น ID)
ประเภทข้อมูลของแต่ละ column (เช่น int)
ตัวอย่างข้อมูลของแต่ละ column (เช่น 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10)

🧮 summary()

summary() ใช้สรุปข้อมูลใน data frame เช่น:

ค่าเฉลี่ย (Mean)
จำนวนข้อมูล (Length)

# View the summary
summary(jjk_df)

ผลลัพธ์:

       ID            Name                Age           Grade            CursedEnergy     Technique            Missions     
 Min.   : 1.00   Length:10          Min.   :15.00   Length:10          Min.   : 60.00   Length:10          Min.   : 20.00  
 1st Qu.: 3.25   Class :character   1st Qu.:16.25   Class :character   1st Qu.: 76.25   Class :character   1st Qu.: 28.50  
 Median : 5.50   Mode  :character   Median :17.00   Mode  :character   Median : 90.00   Mode  :character   Median : 37.50  
 Mean   : 5.50                      Mean   :19.80                      Mean   :236.40                      Mean   : 52.30  
 3rd Qu.: 7.75                      3rd Qu.:24.75                      3rd Qu.:275.00                      3rd Qu.: 73.75  
 Max.   :10.00                      Max.   :28.00                      Max.   :999.00                      Max.   :120.00

💠 dim()

dim() ใช้แสดงจำนวน rows และ columns ใน data frame:

# View the dimensions
dim(jjk_df)

ผลลัพธ์:

[1] 10  7

🚣 nrow()

nrow() ใช้แสดงจำนวน rows ใน data frame:

# Get the number of rows
nrow(jjk_df)

ผลลัพธ์:

[1] 10

🏦 ncol()

ncol() ใช้แสดงจำนวน columns ใน data frame:

# Get the number of columns
ncol(jjk_df)

ผลลัพธ์:

[1] 7

3️⃣ Indexing

Indexing หมายถึง การเลือก columns ที่ต้องการ ซึ่งเราทำได้ 2 วิธี:

ใช้ $ (นิยมใช้)
ใช้ [[]]

💰 Using $

เราสามารถใช้ $ ได้แบบนี้:

df$col

ยกตัวอย่างเช่น เลือก column Name:

# Index with $
jjk_df$Name

ผลลัพธ์:

 [1] "Yuji Itadori"     "Megumi Fushiguro" "Nobara Kugisaki"  "Satoru Gojo"      "Maki Zenin"      
 [6] "Toge Inumaki"     "Panda"            "Kento Nanami"     "Yuta Okkotsu"     "Suguru Geto"

🔳 Using [[]]

เราสามารถใช้ [[]] ได้แบบนี้:

df[["col"]]

ยกตัวอย่างเช่น เลือก column Name:

# Index with [[]]
jjk_df[["Name"]]

ผลลัพธ์:

 [1] "Yuji Itadori"     "Megumi Fushiguro" "Nobara Kugisaki"  "Satoru Gojo"      "Maki Zenin"      
 [6] "Toge Inumaki"     "Panda"            "Kento Nanami"     "Yuta Okkotsu"     "Suguru Geto"

4️⃣ Subsetting

Subsetting คือ การเลือก rows และ columns จาก data frame ซึ่งเราทำได้ 2 วิธี:

ใช้ df[rows, cols] syntax
ใช้ subset()

🍽️ df[rows, cols]

เราสามารถใช้ df[rows, cols] ได้ 3 แบบ:

เลือก rows
เลือก columns
เลือก rows และ columns

แบบที่ 1. เลือก rows อย่างเดียว:

# Subset rows only
jjk_df[1:5, ]

ผลลัพธ์:

  ID             Name Age    Grade CursedEnergy            Technique Missions
1  1     Yuji Itadori  15 1st Year           80       Divergent Fist       25
2  2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95          Ten Shadows       30
3  3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70           Straw Doll       20
4  4      Satoru Gojo  28  Special          999            Limitless      120
5  5       Maki Zenin  17 2nd Year           60 Heavenly Restriction       35

แบบที่ 2. เลือก columns อย่างเดียว:

# Subset columns only
jjk_df[, "Name"]

ผลลัพธ์:

 [1] "Yuji Itadori"     "Megumi Fushiguro" "Nobara Kugisaki"  "Satoru Gojo"      "Maki Zenin"      
 [6] "Toge Inumaki"     "Panda"            "Kento Nanami"     "Yuta Okkotsu"     "Suguru Geto"

แบบที่ 3. เลือก rows และ columns:

# Subset rows and columns
jjk_df[1:5, c("Name", "Technique")]

ผลลัพธ์:

              Name            Technique
1     Yuji Itadori       Divergent Fist
2 Megumi Fushiguro          Ten Shadows
3  Nobara Kugisaki           Straw Doll
4      Satoru Gojo            Limitless
5       Maki Zenin Heavenly Restriction

🔪 subset()

เราสามารถ subset ข้อมูลได้ด้วย subset() ซึ่งต้องการ 2 arguemnts:

subset(x, select)

x = data frame
select = columns ที่ต้องการเลือก

# Subset using susbet() - select conlumns only
subset(jjk_df, select = c("Name", "Technique"))

ผลลัพธ์:

               Name                  Technique
1      Yuji Itadori             Divergent Fist
2  Megumi Fushiguro                Ten Shadows
3   Nobara Kugisaki                 Straw Doll
4       Satoru Gojo                  Limitless
5        Maki Zenin       Heavenly Restriction
6      Toge Inumaki              Cursed Speech
7             Panda               Gorilla Mode
8      Kento Nanami            Ratio Technique
9      Yuta Okkotsu                       Rika
10      Suguru Geto Cursed Spirit Manipulation

ในกรณีที่เราต้องการเลือก rows ด้วย เราจะต้องกำหนด rows ใน x:

# Subset using susbet() - select both rows and columns
subset(jjk_df[1:5, ], select = c("Name", "Technique"))

ผลลัพธ์:

              Name            Technique
1     Yuji Itadori       Divergent Fist
2 Megumi Fushiguro          Ten Shadows
3  Nobara Kugisaki           Straw Doll
4      Satoru Gojo            Limitless
5       Maki Zenin Heavenly Restriction

5️⃣ Filtering

เราสามารถกรองข้อมูลใน data frame ได้ 2 วิธี:

ใช้ df[rows, cols] syntax
ใช้ subset()

🍽️ df[rows, cols]

เราสามารถกรองข้อมูลด้วย df[rows, cols] โดยกำหนดเงื่อนไขการกรองใน rows

เช่น กรองข้อมูลตัวละครที่อยู่ปี 1:

# Filter using df[rows, cols] - 1 condition
jjk_df[jjk_df$Grade == "1st Year", ]

ผลลัพธ์:

  ID             Name Age    Grade CursedEnergy      Technique Missions
1  1     Yuji Itadori  15 1st Year           80 Divergent Fist       25
2  2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95    Ten Shadows       30
3  3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70     Straw Doll       20

ในกรณีที่เรามีมากกว่า 1 เงื่อนไข เราสามารถใช้ logical operators ช่วยได้:

Operator	Meaning
`&`	AND
`\|`	OR
`!`	NOT

ยกตัวอย่างเช่น กรองข้อมูลตัวละครที่อยู่ปี 1 และมีอายุ 15 ปี:

# Filter using df[rows, cols] - multiple conditions
jjk_df[jjk_df$Grade == "1st Year" & jjk_df$Age == 15, ]

ผลลัพธ์:

  ID         Name Age    Grade CursedEnergy      Technique Missions
1  1 Yuji Itadori  15 1st Year           80 Divergent Fist       25

🔪 subset()

เราสามารถใช้ subset() เพื่อกรองข้อมูลได้แบบนี้:

# Filter using sbuset() - 1 condition
subset(jjk_df, Grade == "1st Year")

ผลลัพธ์:

  ID             Name Age    Grade CursedEnergy      Technique Missions
1  1     Yuji Itadori  15 1st Year           80 Divergent Fist       25
2  2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95    Ten Shadows       30
3  3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70     Straw Doll       20

เราสามารถเพิ่มเงื่อนไขการกรองได้ด้วย logical operator เช่น:

# Filter using sbuset() - multiple conditions
subset(jjk_df, Grade == "1st Year" & Age == 15)

ผลลัพธ์:

  ID         Name Age    Grade CursedEnergy      Technique Missions
1  1 Yuji Itadori  15 1st Year           80 Divergent Fist       25

6️⃣ Sorting

สำหรับการเรียงข้อมูล เราจะใช้ order() ซึ่งเพื่อเรียงข้อมูลได้ 3 แบบ:

Ascending (A–Z)
Descending (Z–A)
Sort by multiple columns: จัดเรียงด้วยหลาย columns

⬇️ Ascending

ยกตัวอย่างเช่น เรียงลำดับตามจำนวนภารกิจ (Missions):

# Sort ascending (default)
jjk_df[order(jjk_df$Missions), ]

ผลลัพธ์:

   ID             Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions
3   3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70                 Straw Doll       20
1   1     Yuji Itadori  15 1st Year           80             Divergent Fist       25
6   6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28
2   2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95                Ten Shadows       30
5   5       Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35
7   7            Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40
9   9     Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55
10 10      Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80
8   8     Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90
4   4      Satoru Gojo  28  Special          999                  Limitless      120

⬆️ Descending

เราสามารถเรียงข้อมูลแบบ descending ได้ 2 วิธี:

ใช้ decreasing
ใช้ -

วิธีที่ 1. ใช้ decreasing:

# Sort descending with decreasing
jjk_df[order(jjk_df$Missions, decreasing = TRUE), ]

ผลลัพธ์:

   ID             Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions
4   4      Satoru Gojo  28  Special          999                  Limitless      120
8   8     Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90
10 10      Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80
9   9     Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55
7   7            Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40
5   5       Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35
2   2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95                Ten Shadows       30
6   6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28
1   1     Yuji Itadori  15 1st Year           80             Divergent Fist       25
3   3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70                 Straw Doll       20

วิธีที่ 2. ใช้ -:

# Sort descending with -
jjk_df[order(-jjk_df$Missions), ]

ผลลัพธ์:

   ID             Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions
4   4      Satoru Gojo  28  Special          999                  Limitless      120
8   8     Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90
10 10      Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80
9   9     Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55
7   7            Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40
5   5       Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35
2   2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95                Ten Shadows       30
6   6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28
1   1     Yuji Itadori  15 1st Year           80             Divergent Fist       25
3   3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70                 Straw Doll       20

↔️ Sort by Multiple Columns

เราสามารถจัดเรียงข้อมูลได้มากกว่า 1 column ด้วยการเลือก columns ที่ต้องการจัดเรียงเพิ่ม

เช่น จัดเรียงด้วย:

Grade
จำนวนภารกิจ (Missions)

# Sort by mulitple columns
jjk_df[order(jjk_df$Grade, jjk_df$Missions), ]

ผลลัพธ์:

   ID             Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions
3   3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70                 Straw Doll       20
1   1     Yuji Itadori  15 1st Year           80             Divergent Fist       25
2   2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95                Ten Shadows       30
6   6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28
5   5       Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35
7   7            Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40
9   9     Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55
10 10      Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80
8   8     Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90
4   4      Satoru Gojo  28  Special          999                  Limitless      120

7️⃣ Aggregating

เราสามารถสรุปข้อมูลโดยใช้ statistics functions เช่น:

Function	For
`mean()`	หาค่าเฉลี่ย
`median()`	หาค่ามัธยฐาน
`min()`	หาค่าต่ำสุด
`max()`	หาค่าสูงสุด
`sd()`	หาค่า standard deviation

ยกตัวอย่างเช่น หาค่าเฉลี่ย Cursed Energy (CursedEnergy):

# Find average Cursed Energy
mean(jjk_df$CursedEnergy)

ผลลัพธ์:

[1] 236.4

8️⃣ Adding Columns

เราสามารถเพิ่ม columns ใหม่ได้ด้วยแบบนี้:

df$new_col <- value

ยกตัวอย่างเช่น เพิ่ม column Ranking:

# Add a column
jjk_df$Ranking <- ifelse(jjk_df$CursedEnergy > 100, "High", "Low")

# View the result
jjk_df

ผลลัพธ์:

   ID             Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions Ranking
1   1     Yuji Itadori  15 1st Year           80             Divergent Fist       25     Low
2   2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95                Ten Shadows       30     Low
3   3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70                 Straw Doll       20     Low
4   4      Satoru Gojo  28  Special          999                  Limitless      120    High
5   5       Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35     Low
6   6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28     Low
7   7            Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40     Low
8   8     Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90    High
9   9     Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55    High
10 10      Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80    High

9️⃣ Removing Columns

เราสามารถลบ columns ได้ด้วยวิธีเดียวกันกับการเพิ่ม columns:

df$col <- NULL

ยกตัวอย่างเช่น ลบ column Ranking:

# Remove a column
jjk_df$Ranking <- NULL

# View the result
jjk_df

ผลลัพธ์:

   ID             Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions
1   1     Yuji Itadori  15 1st Year           80             Divergent Fist       25
2   2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95                Ten Shadows       30
3   3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70                 Straw Doll       20
4   4      Satoru Gojo  28  Special          999                  Limitless      120
5   5       Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35
6   6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28
7   7            Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40
8   8     Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90
9   9     Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55
10 10      Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80

🔟 Binding

เราสามารถเชื่อม data frame ได้ 2 แบบ:

rbind(): เชื่อม row
cbind(): เชื่อม column

🤝 rbind()

rbind() ใช้เชื่อม data frame กับ row ใหม่ และต้องการ 2 arguments:

rbind(df1, df2)

df1 = data frame ที่ 1
df2 = data frame ที่ 2

ยกตัวอย่างเช่น เพิ่มชื่อตัวละครใหม่ (Hajime Kashimo):

# Create a new data frame
new_sorcerer <- data.frame(
  ID = 11,
  Name = "Hajime Kashimo",
  Age = 25,
  Grade = "Special",
  CursedEnergy = 500,
  Technique = "Lightning",
  Missions = 60
)

# Bind the data frames by rows
jjk_df <- rbind(jjk_df, new_sorcerer)

# View the result
jjk_df

ผลลัพธ์:

   ID             Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions
1   1     Yuji Itadori  15 1st Year           80             Divergent Fist       25
2   2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95                Ten Shadows       30
3   3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70                 Straw Doll       20
4   4      Satoru Gojo  28  Special          999                  Limitless      120
5   5       Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35
6   6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28
7   7            Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40
8   8     Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90
9   9     Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55
10 10      Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80
11 11   Hajime Kashimo  25  Special          500                  Lightning       60

🤲 cbind()

cbind() ใช้เชื่อม data frame กับ column ใหม่ และต้องการ 2 arguments ได้แก่:

cbind(df, vector)

df = data frame
vector = vector ที่เก็บข้อมูลของ column ใหม่

ยกตัวอย่างเช่น เพิ่ม column ที่บอกว่าตัวละครเป็นครูหรือไม่ (IsTeacher):

# Bind a column
jjk_df <- cbind(
  jjk_df,
  IsTeacher = c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE,
                FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
)

# View the result
jjk_df

ผลลัพธ์:

   ID             Name Age    Grade CursedEnergy                  Technique Missions IsTeacher
1   1     Yuji Itadori  15 1st Year           80             Divergent Fist       25     FALSE
2   2 Megumi Fushiguro  16 1st Year           95                Ten Shadows       30     FALSE
3   3  Nobara Kugisaki  16 1st Year           70                 Straw Doll       20     FALSE
4   4      Satoru Gojo  28  Special          999                  Limitless      120      TRUE
5   5       Maki Zenin  17 2nd Year           60       Heavenly Restriction       35     FALSE
6   6     Toge Inumaki  17 2nd Year           85              Cursed Speech       28     FALSE
7   7            Panda  18 2nd Year           75               Gorilla Mode       40     FALSE
8   8     Kento Nanami  27  Special          200            Ratio Technique       90      TRUE
9   9     Yuta Okkotsu  17  Special          300                       Rika       55     FALSE
10 10      Suguru Geto  27  Special          400 Cursed Spirit Manipulation       80      TRUE
11 11   Hajime Kashimo  25  Special          500                  Lightning       60     FALSE

😺 GitHub

ดูตัวอย่าง code ทั้งหมดได้ที่ GitHub

📃 References

รูปประกอบจาก Jujutsu Kaisen Character Dataset
R Data Frames
DataFrame Operations in R

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

🙋 ใครที่กำลังเรียนจิตวิทยาหรือทำงานสายจิตวิทยา และเบื่อที่ต้องใช้ software ราคาแพงอย่าง SPSS และ Excel เพื่อทำข้อมูล

💪 ผมขอแนะนำ R Book for Psychologists หนังสือสอนใช้ภาษา R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางจิตวิทยา ที่เขียนมาเพื่อนักจิตวิทยาที่ไม่เคยมีประสบการณ์เขียน code มาก่อน

ในหนังสือ เราจะปูพื้นฐานภาษา R และพาไปดูวิธีวิเคราะห์สถิติที่ใช้บ่อยกัน เช่น:

Correlation
t-tests
ANOVA
Reliability
Factor analysis

🚀 เมื่ออ่านและทำตามตัวอย่างใน R Book for Psychologists ทุกคนจะไม่ต้องพึง SPSS และ Excel ในการทำงานอีกต่อไป และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเองได้ด้วยความมั่นใจ

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb:

ดูรายละเอียดหนังสือ R Book for Psychologists

R R programming Data frame Jujutsu Kaisen Indexing Subsetting Filtering Sorting

สรุป 10 วิธีในการทำงานกับ data frame ในภาษา R: creating, indexing, subsetting, filtering, sorting, และอื่น ๆ — ตัวอย่างการทำงานกับ Jujutsu Kaisen data frame

1️⃣ Creating

2️⃣ Previewing

👀 View()

🙊 head()

🐒 tail()

🏗️ str()

🧮 summary()

💠 dim()

🚣 nrow()

🏦 ncol()

3️⃣ Indexing

💰 Using $

🔳 Using [[]]

4️⃣ Subsetting

🍽️ df[rows, cols]

🔪 subset()

5️⃣ Filtering

🍽️ df[rows, cols]

🔪 subset()

6️⃣ Sorting

⬇️ Ascending

⬆️ Descending

↔️ Sort by Multiple Columns

7️⃣ Aggregating

8️⃣ Adding Columns

9️⃣ Removing Columns

🔟 Binding

🤝 rbind()

🤲 cbind()

😺 GitHub

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

Share this:

Comments

Leave a comment Cancel reply

More posts

สรุป 2 ประเด็นจาก StoryBrand Webinar ของ Donald Miller “How to Sell Anything With StoryBrand Soundbites” — ทำไมลูกค้าถึงไม่ซื้อ และทำยังไงให้ลูกค้าซื้อ

สรุป 5 Work Mental Models ที่ผมได้เรียนรู้จากการทำงานในปี 2021–2025: Modular Thinking, Input-Process-Output, Triple Constraints, Pareto Principle, และ Usage

สรุป 3 ประเด็นหลัก จาก 2 sessions ในงาน WebPresso (รอบเดือนธันวาคม 2025): How to Survive, Future Trends, และ What We Need for a Successful Business

สรุป 10 วิธีในการทำงานกับ data frame ในภาษา R: creating, indexing, subsetting, filtering, sorting, และอื่น ๆ — ตัวอย่างการทำงานกับ Jujutsu Kaisen data frame

Shi no Shigoto