删除所有列中值低于阈值的行答案

【问题标题】：Delete rows in which values are below threshold across all columns删除所有列中值低于阈值的行
【发布时间】：2020-08-21 15:27:41
【问题描述】：

我有一个包含 15,000 行和 350 列（1 列包含字符串，其余所有数字）的数据框，我想在其中删除所有整数列中包含低于某个数字的数字的行。

示例数据：

df1 <- data.frame(
 ID = c("Gene1", "Gene2", "Gene3", "Gene4", "Gene5"),
              var1 = c(245, 2, 0.4, 34,1098),
              var2 = c(908, 1, 54, 34,856),
              var3 = c(0, 3, 650, 0,6)
)

threshold <- 3
> df1
 ID   var1 var2 var3
1 Gene1  245.0  908    0
2 Gene2    2.0    1    3
3 Gene3    0.4   54  650
4 Gene4   34.0   34    0
5 Gene5 1098.0  856    6

期望的输出：

> df1
     ID   var1 var2 var3
1 Gene1  245.0  908    0
3 Gene3    0.4   54  650
4 Gene4   34.0   34    0
5 Gene5 1098.0  856    6

Gene2（在所有列中包含低于 3 的数字）已消失。我怎样才能做到这一点？谢谢！

【问题讨论】：

df1[rowSums(df1[-1]<=3)!=ncol(df1[-1]), ] 甚至subset(df1, rowSums(df1[-1]<=3)!=ncol(df1[-1]))
谢谢，但这是计算这些行的总和。如果一行的值为 1,0,2,2 - 我仍然想完全删除该行，即使总和大于 3。还是我误解了？
请再看一遍代码。它不是对行求和，而是 ii 正在删除行中的所有值都小于 3 的行。如果是对行求和，则 1+2+3=6 而不是 3。代码对生成的 TRUE、FALSE 值求和df[-1]<=3 nd 不是单个值。这是正确的代码
知道了，完全是我的错。这实际上是非常简洁的代码，非常感谢！

标签： r tidyverse

【解决方案1】：

试试这个：

> library(dplyr)

> df1 %>% filter_all(any_vars(is.numeric(.) & . > 3))

     ID   var1 var2 var3
1 Gene1  245.0  908    0
2 Gene3    0.4   54  650
3 Gene4   34.0   34    0
4 Gene5 1098.0  856    6

【讨论】：

【解决方案2】：

接下来是tidyverse 方法（但@Onyambu 非常理想）：

library(tidyverse)

#Data
df1 <- data.frame(
  ID = c("Gene1", "Gene2", "Gene3", "Gene4", "Gene5"),
  var1 = c(245, 2, 0.4, 34,1098),
  var2 = c(908, 1, 54, 34,856),
  var3 = c(0, 3, 650, 0,6)
)

threshold <- 3

#Code
df1 %>% pivot_longer(-ID) %>% group_by(ID) %>%
  mutate(Flag=sum(value<=3)) %>%
  filter(Flag!=3) %>% select(-c(Flag)) %>%
  pivot_wider(names_from = name, values_from=value)

输出：

# A tibble: 4 x 4
# Groups:   ID [4]
  ID      var1  var2  var3
  <fct>  <dbl> <dbl> <dbl>
1 Gene1  245     908     0
2 Gene3    0.4    54   650
3 Gene4   34      34     0
4 Gene5 1098     856     6

【讨论】：

也许我的问题不清楚，但我认为这是对所有列的行值求和。如果一行的值为 1,0,2,2 - 我仍然想完全删除该行，即使总和大于 3。不过我确实学到了一些有用的函数，谢谢！
@Workhorse 很好，你学到了一些功能，输出整洁，我认为你可以做你想做的事:) 如果无论如何你觉得这个答案有用，你可以投票！！