Question

这似乎相当容易，但它让我忙碌了一段时间。

我有一个带有n列的数据帧（df）和一个具有相同数量（n）值的向量。

向量中的值是数据框中列中观察值的阈值。那么线索是，如何告诉R为每列使用不同的阈值？

我想保留数据框中的所有观察结果，这些观察结果满足每列的各种阈值（上面或下面，在示例中无关紧要）。不符合阈值标准的观测值应设为0.

我不想要数据帧的子集。

有人可以帮忙吗？非常感谢。

Answer 1

给出一些示例数据和阈值

set.seed(42)
dat <- data.frame(matrix(runif(100), ncol = 10))

## thresholds
thresh <- seq(0.5, 0.95, length.out = 10)
thresh

我们可以使用mapply()函数来确定每列（在此列中）中的哪些观察值大于或等于阈值。使用这些索引，我们可以通过以下代码0替换索引对应的值：

dat[mapply(">=", dat, thresh)] <- 0

以下是行动中的电话：

> dat
          X1        X2         X3          X4         X5
1  0.9148060 0.4577418 0.90403139 0.737595618 0.37955924
2  0.9370754 0.7191123 0.13871017 0.811055141 0.43577158
3  0.2861395 0.9346722 0.98889173 0.388108283 0.03743103
4  0.8304476 0.2554288 0.94666823 0.685169729 0.97353991
5  0.6417455 0.4622928 0.08243756 0.003948339 0.43175125
6  0.5190959 0.9400145 0.51421178 0.832916080 0.95757660
7  0.7365883 0.9782264 0.39020347 0.007334147 0.88775491
8  0.1346666 0.1174874 0.90573813 0.207658973 0.63997877
9  0.6569923 0.4749971 0.44696963 0.906601408 0.97096661
10 0.7050648 0.5603327 0.83600426 0.611778643 0.61883821
           X6        X7          X8         X9          X10
1  0.33342721 0.6756073 0.042988796 0.58160400 0.6674265147
2  0.34674825 0.9828172 0.140479094 0.15790521 0.0002388966
3  0.39848541 0.7595443 0.216385415 0.35902831 0.2085699569
4  0.78469278 0.5664884 0.479398564 0.64563188 0.9330341273
5  0.03893649 0.8496897 0.197410342 0.77582336 0.9256447486
6  0.74879539 0.1894739 0.719355838 0.56364684 0.7340943010
7  0.67727683 0.2712866 0.007884739 0.23370340 0.3330719834
8  0.17126433 0.8281585 0.375489965 0.08998052 0.5150633298
9  0.26108796 0.6932048 0.514407708 0.08561206 0.7439746463
10 0.51441293 0.2405447 0.001570554 0.30521837 0.6191592400
> dat[mapply(">=", dat, thresh)] <- 0
> dat
          X1        X2         X3          X4         X5
1  0.0000000 0.4577418 0.00000000 0.000000000 0.37955924
2  0.0000000 0.0000000 0.13871017 0.000000000 0.43577158
3  0.2861395 0.0000000 0.00000000 0.388108283 0.03743103
4  0.0000000 0.2554288 0.00000000 0.000000000 0.00000000
5  0.0000000 0.4622928 0.08243756 0.003948339 0.43175125
6  0.0000000 0.0000000 0.51421178 0.000000000 0.00000000
7  0.0000000 0.0000000 0.39020347 0.007334147 0.00000000
8  0.1346666 0.1174874 0.00000000 0.207658973 0.63997877
9  0.0000000 0.4749971 0.44696963 0.000000000 0.00000000
10 0.0000000 0.0000000 0.00000000 0.611778643 0.61883821
           X6        X7          X8         X9          X10
1  0.33342721 0.6756073 0.042988796 0.58160400 0.6674265147
2  0.34674825 0.0000000 0.140479094 0.15790521 0.0002388966
3  0.39848541 0.7595443 0.216385415 0.35902831 0.2085699569
4  0.00000000 0.5664884 0.479398564 0.64563188 0.9330341273
5  0.03893649 0.0000000 0.197410342 0.77582336 0.9256447486
6  0.74879539 0.1894739 0.719355838 0.56364684 0.7340943010
7  0.67727683 0.2712866 0.007884739 0.23370340 0.3330719834
8  0.17126433 0.0000000 0.375489965 0.08998052 0.5150633298
9  0.26108796 0.6932048 0.514407708 0.08561206 0.7439746463
10 0.51441293 0.2405447 0.001570554 0.30521837 0.6191592400

在这种情况下注意mapply()返回的内容是有益的：

> mapply(">=", dat, thresh)
         X1    X2    X3    X4    X5    X6    X7    X8    X9   X10
 [1,]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [2,]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
 [3,] FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [4,]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [5,]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
 [6,]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [7,]  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [8,] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
 [9,]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[10,]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

是用于选择满足阈值的观测值的逻辑值。您可以使用与我使用的二元运算符不同的二元运算符;有关各种选项，请参阅?">"。在编写mapply()调用时，请根据二元运算符的左侧和右侧来考虑它，以便mapply()调用给出：

mapply(">", lhs, rhs)

我们可能写的地方

lhs > rhs

更新：由于@DWin已回答有关两个阈值的评论，我将更新我的答案以匹配。

thresh1 <- seq(0.05, 0.5, length.out = 10)
thresh2 <- seq(0.55, 0.95, length.out = 10)
set.seed(42)
dat <- data.frame(matrix(runif(100), ncol = 10))

l1 <- mapply(">", dat, thresh1)
l2 <- mapply("<", dat, thresh2)

我们可以看到哪些元素匹配两个约束：

> l1 & l2
         X1    X2    X3    X4    X5    X6    X7    X8    X9   X10
 [1,] FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE
 [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [3,]  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE
 [4,] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
 [5,] FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
 [6,]  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
 [7,] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [8,]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
 [9,] FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
[10,] FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE

并且可以使用相同的构造来选择匹配的元素：

dat[l1 & l2] <- 0
dat

> dat
          X1        X2         X3          X4         X5         X6        X7          X8
1  0.9148060 0.0000000 0.90403139 0.737595618 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.042988796
2  0.9370754 0.7191123 0.13871017 0.811055141 0.00000000 0.00000000 0.9828172 0.140479094
3  0.0000000 0.9346722 0.98889173 0.000000000 0.03743103 0.00000000 0.0000000 0.216385415
4  0.8304476 0.0000000 0.94666823 0.685169729 0.97353991 0.78469278 0.0000000 0.000000000
5  0.6417455 0.0000000 0.08243756 0.003948339 0.00000000 0.03893649 0.8496897 0.197410342
6  0.0000000 0.9400145 0.00000000 0.832916080 0.95757660 0.00000000 0.1894739 0.000000000
7  0.7365883 0.9782264 0.00000000 0.007334147 0.88775491 0.00000000 0.2712866 0.007884739
8  0.0000000 0.0000000 0.90573813 0.000000000 0.00000000 0.17126433 0.8281585 0.375489965
9  0.6569923 0.0000000 0.00000000 0.906601408 0.97096661 0.26108796 0.0000000 0.000000000
10 0.7050648 0.0000000 0.83600426 0.000000000 0.00000000 0.00000000 0.2405447 0.001570554
           X9          X10
1  0.00000000 0.0000000000
2  0.15790521 0.0002388966
3  0.35902831 0.2085699569
4  0.00000000 0.0000000000
5  0.00000000 0.0000000000
6  0.00000000 0.0000000000
7  0.23370340 0.3330719834
8  0.08998052 0.0000000000
9  0.08561206 0.0000000000
10 0.30521837 0.0000000000

Answer 2

我喜欢Gavin的答案比我的好，但是mapply使用他的数据的应用略有不同：

mapply(function(x,tt) ifelse(x >= tt, 0, x), dat, thresh)

根据你的第二条评论：我的建构可能比加文的建构更为普遍

两个阈值向量：

mapply(function(x, lt, ht) ifelse(x <= lt | x >= ht , 0, x), dat, lothresh, hithresh)

Answer 3

不确定它如何处理数据框，但以下内容适用于矩阵：
您可以在给定条件下获得df的布尔表示，然后将其用作df的索引来设置值。或者，您可以获得具有匹配字段索引的向量，并将其用作索引向量来设置值。希望有所帮助。

数据帧的r下标，带有矢量的条件值

3 个答案: