如何在 dplyr 链中过滤时保留基本数据框行名答案

【问题标题】：How to preserve base data frame rownames upon filtering in dplyr chain如何在 dplyr 链中过滤时保留基本数据框行名
【发布时间】：2018-01-07 16:59:32
【问题描述】：

我有以下数据框：

df <- structure(list(BoneMarrow = c(30, 0, 0, 31138, 2703), Pulmonary = c(3380, 
21223.3333333333, 0, 0, 27)), row.names = c("ATP1B1", "CYCS", 
"DDX5", "GNB2L1", "PRR11"), class = "data.frame", .Names = c("BoneMarrow", 
"Pulmonary"))

df 
#>        BoneMarrow Pulmonary
#> ATP1B1         30   3380.00
#> CYCS            0  21223.33
#> DDX5            0      0.00
#> GNB2L1      31138      0.00
#> PRR11        2703     27.00

我想要做的是删除任何列中值

> df %>% filter(!apply(., 1, function(row) any(row <= 8 )))
  BoneMarrow Pulmonary
1         30      3380
2       2703        27

如何在 dplyr 链中保存它？

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

使用base R Boolean试试这个怎么样

df[rowSums(df>8)==dim(df)[2],] 

       BoneMarrow Pulmonary
ATP1B1         30      3380
PRR11        2703        27

EDIT1：或者你可以做df[!rowSums(df<8),]（根据@user20650）会给你同样的结果。

【讨论】：

简洁明了的答案。 df[!rowSums(df<8),] 也会这样做
@user20650 你的回答更好~
@YOBEN_S 但你的解决方案看起来像基本R，而不是dplyr（但你写了“dplyr 绝对可以解决这个问题......”，所以我很好奇）。跨度>

【解决方案2】：

对于基因计数，您通常想知道是否至少 x 个样本的计数多于 y 个，而不是仅仅针对所有样本。

不如 filter_if 漂亮，但我不确定如何使用 all_vars 实现相同的 rowSums 条件

   x <- sample_threshold  
   y <- count_threshold

   require(dplyr) 
   require(tibble)

   df %>%  
       tibble::rownames_to_column('gene') %>%  
       dplyr::filter(rowSums(dplyr::select(., -gene) > y) > x) %>%  
       tibble::column_to_rownames('gene')

【讨论】：

【解决方案3】：

这里是另一个base R 方法Reduce

df[Reduce(`&`, lapply(df, `>=`, 8)),]
#       BoneMarrow Pulmonary
#ATP1B1         30      3380
#PRR11        2703        27

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以将行名转换为列并在过滤后恢复：

library(dplyr)
library(tibble)  # for `rownames_to_column` and `column_to_rownames`

df %>%
    rownames_to_column('gene') %>%
    filter_if(is.numeric, all_vars(. >= 8)) %>%
    column_to_rownames('gene')

#        BoneMarrow Pulmonary
# ATP1B1         30      3380
# PRR11        2703        27

【讨论】：

这个答案效果很好 - 但我一直想知道为什么 dplyr 首先要削减行名？