其他 cmets 和答案可以工作,但我建议他们在处理 data.frame 时鼓励不良行为。首先也是最重要的是apply 和rowSums 期望matrix 作为数据,如果给定data.frame,他们会很高兴地强制这样。如果任何data.frame 列是character,则所有列都将转换为character。某些操作可能仍按预期工作(例如,== 1,因为它实际上将是 == "1" ...尽管一些舍入错误可能会导致不良影响),但任何数学运算都将不起作用。
举个例子
n <- 20
set.seed(2)
tab <- data.frame(
a = as.character(sample(n, replace = FALSE)),
b1 = sample(5, size = n, replace = TRUE),
b2 = sample(5, size = n, replace = TRUE),
stringsAsFactors = FALSE
)
str(tab)
# 'data.frame': 20 obs. of 3 variables:
# $ a : chr "4" "14" "11" "3" ...
# $ b1: int 4 2 5 1 2 3 1 2 5 1 ...
# $ b2: int 5 2 1 1 5 4 5 2 3 5 ...
apply(tab, 1, function(y) any(y == 1))
# [1] FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE
apply(tab, 1, sum)
# Error in FUN(newX[, i], ...) : invalid 'type' (character) of argument
rowSums(tab == 1)
# [1] 0 0 1 2 0 0 1 0 0 1 2 2 0 0 0 0 0 1 0 1
rowSums(tab)
# Error in rowSums(tab) : 'x' must be numeric
有一些简单的方法可以解决这个问题。鉴于您的示例,2:16 列似乎是数字的,并且您关注的列。如果是这种情况,那么您可以安全地使用以下任一种:
rowSums(tab[,2:16] == 1) # Frank's comment
apply(tab[,2:16], 1, function(y) any(y == 1)) # suggested by You-leee's answer
(前者相当具体,后者可以扩展到其他功能)。如果只有一个非numeric,一次总是可以的
rowSums(tab[,-1,drop=FALSE] == 1)
apply(tab[,-1,drop=FALSE], 1, function(y) any(y == 1))
第三种技术是在运行时确定选择哪些列:
isnum <- sapply(tab, is.numeric)
Reduce(`|`, lapply(tab[isnum], function(y) any(y == 1)))
这有点复杂,因为来自lapply 的返回是list,但它仍然可以正常工作。意识到isnum 的使用也可以基于列名,例如使用grepl。这种方法也相当健壮,因为如果没有任何列匹配,它也不会出错。