Question

我有一个像这样的data.frame：

df<-data.frame( Id = paste0("g",1:6),
a= c(6:11),
b = c(10:13,NA,NA),
c = c(7:10,NA,10),
d = c(NA,7:9,NA,13),
e= c(NA,6:10),
f= c(NA,NA,NA,4:5,NA))
colnames(df)=c("ID",rep("normal",3),rep("patient",3))

> df
  ID normal normal normal patient patient patient
1 g1      6     10      7      NA      NA      NA
2 g2      7     11      8       7       6      NA
3 g3      8     12      9       8       7      NA
4 g4      9     13     10       9       8       4
5 g5     10     NA     NA      NA       9       5
6 g6     11     NA     10      13      10      NA

此df包含两组数据（正常和患者）。我将对所有行进行一些分析，因此每行中的所有组都必须至少具有两个值。我使用以下代码过滤了所有组都没有至少两个值。

    fx=function(x){length(x[!is.na(x)])>=2}
    f1=apply(df[,2:4], 1,fx)#filter based on group normal
    f2=apply(df[,5:7], 1,fx)#filter based on group patient
    df=subset(df,f1&f2)
> df
  ID normal normal.1 normal.2 patient patient.1 patient.2
2 g2      7       11        8       7         6        NA
3 g3      8       12        9       8         7        NA
4 g4      9       13       10       9         8         4
6 g6     11       NA       10      13        10        NA

，但是这些代码对于组数量有限的数据很有用。我的主要数据有100个组（所有组都有3个重复项），colnames(df)=paste0("grp",sort(rep(1:100,3))) 因此，我需要一些简单的代码来过滤data.frame中具有100组的行。

我的目标：删除每个组中至少包含两个值的行。

Answer 1

可以做到：

library(dplyr)

names(df) <- paste0(names(df), 1:ncol(df))

df %>%
  filter(
    rowSums(!is.na(select(., contains("normal")))) >= 2 &
      rowSums(!is.na(select(., contains("patient")))) >= 2
  )

Answer 2

我们可以区分"normal"和"patient"列，并使用rowSums

选择行

normal_cols <- grep("normal", names(df))
patient_cols <- grep("patient", names(df))
df[rowSums(!is.na(df[normal_cols])) >= 2 & rowSums(!is.na(df[patient_cols])) >= 2,]

#  ID normal normal normal patient patient patient
#2 g2      7     11      8       7       6      NA
#3 g3      8     12      9       8       7      NA
#4 g4      9     13     10       9       8       4
#6 g6     11     NA     10      13      10      NA

或者使用您定义的fx函数，我们可以在两组列上使用apply两次，并使用subset选择行。

fx = function(x) {length(x[!is.na(x)])>=2}
subset(df, apply(df[normal_cols], 1,fx) & apply(df[patient_cols], 1,fx))

Answer 3

我们可以使用reshape来获取长格式并查看colSums。

此类问题的首要规则是app R 正确的列名，即<chr_prefix>.<num_suffix>。

names(df) <- c("ID", paste(rep(c("normal", "patient"), each=3), 1:3, sep="."))

现在，我们将reshape转换为长格式，并拆分by "ID"。我们只需要all colSums为> 2的ID，我们将其存储在向量s中，可以使用它对数据帧df进行子集化。

r <- reshape(df, idvar="ID", direction="long", varying=list(2:4, 5:7), times=1:3)
s <- by(r[-1], r$ID, function(i) all(colSums(i, na.rm=TRUE) > 2))
df[s, ]
#   ID normal normal normal patient patient patient
# 2 g2      7     11      8       7       6      NA
# 3 g3      8     12      9       8       7      NA
# 4 g4      9     13     10       9       8       4
# 6 g6     11     NA     10      13      10      NA

数据

df <- structure(list(Id = structure(1:6, .Label = c("g1", "g2", "g3", 
"g4", "g5", "g6"), class = "factor"), a = 6:11, b = c(10L, 11L, 
12L, 13L, NA, NA), c = c(7, 8, 9, 10, NA, 10), d = c(NA, 7, 8, 
9, NA, 13), e = c(NA, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L), f = c(NA, NA, NA, 
4L, 5L, NA)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

根据所有组中值的长度过滤data.frame中的行

3 个答案:

数据