如何对与一组列中的任何一个条件匹配的行的数据框进行子集化？答案

【问题标题】：How to subset a data frame for rows which match one criteria in any of a group of columns?如何对与一组列中的任何一个条件匹配的行的数据框进行子集化？
【发布时间】：2015-05-04 20:56:54
【问题描述】：

在 R 中，我有一个数据框 (H1)，其中包含两列来命名每一行，89 列包含数字数据，最后一列包含行均值（我有 1000 行）。

例如，我需要选择我的任何数字列>15 的行。如果我只想按一列选择行，我可以这样做：

H1<-H2[H2[,3]>15,]

但不是所有 89 列中的任何列。我试过-

H1<-H2[H2[,3:91]>15,]

但这只会返回大量的 NA。

【问题讨论】：

你在使用 R 吗？如果是这样，请使用“data.frame”标签。如果不是，请说明您使用的是哪种语言/程序。
谢谢，以上修改

标签： r dataframe subset

【解决方案1】：

使用data.table（data.frame扩展）：

library(data.table)
setDT(H1)
H1[, i := any(unlist(lapply(.SD, function(x) x>15))), seq_len(nrow(H1)), .SDcols=3:92
    ][i==TRUE
      ][,i:=NULL]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在 base R 中使用 rowSums 来计算逻辑索引，然后按该索引对数据进行子集化。这是一个例子：

set.seed(123)
DF <- data.frame(id = sample(letters[1:3], 20, TRUE), 
                 matrix(sample(1:25, 100, TRUE), ncol = 5))

现在计算索引：

idx <- rowSums(DF[2:6] > 15) >= 1L

并使用它对数据进行子集化：

DF[idx, ]

或同时执行两个步骤：

DF[rowSums(DF[2:6] > 15) >= 1L, ]

在这里，我使用了 2:6 列。在您的数据中，您可以将其替换为 3:92 或您需要的内容。

【讨论】：