基于共享名称的多个列过滤数据框

Question

我现在已经使用 R 工作了几个月，但我仍然认为自己是 R 的初学者。感谢这个社区，我已经学到了很多关于 R 的知识。对此我感激不尽。

现在，我有一个问题，不知何故总是会在某个时候回到我身边，并且本质上是如此基本，以至于我有一种感觉，我应该已经在某个时候自己解决了它。

和这个问题有关：filtering data frame based on NA on multiple columns

我有一个 data.frame，其中包含可变数量的列，其中包含名称中的特定字符串（例如“类型”）。

这里是一个简化的例子：

data <- data.frame(name=c("aaa","bbb","ccc","ddd"), 
                   'type_01'=c("match", NA, NA, "match"),
                   'type_02'=c("part",NA,"match","match"),
                   'type_03'=c(NA,NA,NA,"part"))

> data
name type_01 type_02 type_03
1  aaa   match   part     <NA>
2  bbb    <NA>    <NA>    <NA>
3  ccc    <NA>   match    <NA>
4  ddd   match   match    part

好的，我知道可以用...过滤列

which(is.na(data$'type_01') & is.na(data$'type_02') & is.na(data$'type_03'))
[1] 2

但是由于类型列的数量在我的数据中是可变的（有时最多 20 个），我宁愿用类似...的东西来获取它们

grep("type", names(data))
[1] 2 3 4 

...并将条件应用于所有列，而不是单独指定它们。

在此处的示例中，我正在寻找 NA，但情况可能并非总是如此。

有没有一种简单的方法，可以将条件应用于共享同一个名称的多个列，而无需一一指定？

Answer 1

您无需循环或应用任何内容。继续您的 grep 方法，

i1 <- grep("type", names(a))
which(rowSums(is.na(a[i1])) == length(i1))
#[1] 2

注意我将您的数据框重命名为 a，因为 data 已在 R 中定义为函数