根据特定条目对 R 矩阵的列进行子集化答案

【问题标题】：Subsetting columns of an R matrix contingent on a specific entry根据特定条目对 R 矩阵的列进行子集化
【发布时间】：2017-01-11 17:08:51
【问题描述】：

似乎这个问题应该被问过很多次，但我正在搜索Questions that may already have your answer，但没有成功。

如何使用布尔运算符（不使用subset()）对矩阵的列进行子集化？

> m = matrix(c("A", "B", "B", "B", "C", "A", "C", "C", "D"), nrow = 3)
> m
     [,1] [,2] [,3]
[1,] "A"  "B"  "C" 
[2,] "B"  "C"  "C" 
[3,] "B"  "A"  "D"

请注意，这些列没有名称，我希望 any 列在某些条目中包含值“D”。

例如，在this post 中，调用grades[grades[,"pass"] == 2,]。除了调用是提取行这一事实以及 pass 引用单个列这一事实之外，没有列的名称。

我试过了：

> m[m == "D", ]
Error in m[m == "D", ] : (subscript) logical subscript too long

> m[which(m=="D"), ]
Error in m[which(m == "D"), ] : subscript out of bounds

> m = as.data.frame(m) # Turning the matrix into a df
> m[m == "D", ]
     V1   V2   V3
NA <NA> <NA> <NA>

【问题讨论】：

标签： r matrix subset

【解决方案1】：

您可以使用apply 调用来搜索列元素并为其编制索引。

m[,apply(m, MARGIN = 2, function(x) any(x == "D")), drop = FALSE]

     [,1]
[1,] "C" 
[2,] "C" 
[3,] "D"

注意 - 您会注意到存在 drop = FALSE 参数。这是为了确保在只有 1 列的情况下输出仍然是矩阵。

【讨论】：

谢谢。这是一种痛苦的子集化方式。请不要误认为这是批评，因为您很可能是正确的 - R 并不是特别容易...MARGIN = 2 引入了我们想要列的概念？
正确，MARGIN 表示是否超过行或列。您可以在文档中看到这一点。
@Toni，如果这满足您的问题，请务必接受此答案。

【解决方案2】：

这是另一种选择。

m[, colSums(m == "D") > 0, drop=FALSE]
     [,1]
[1,] "C" 
[2,] "C" 
[3,] "D"

m==D 构造一个逻辑矩阵，然后colSums 计算 TRUE 的数量。接下来，检查这些是否大于 0。该检查的结果用于对矩阵进行子集化。按照@cdeterman 的回答，我添加了 drop=FALSE 以保留矩阵结构。

【讨论】：

真的很优雅！谢谢！