如何根据条件对数据帧列表进行子集化?这可能重复,但我在SO上找不到它!
示例数据:
data1 <- data.frame(ID=c(1,1),Name1=c(3,2),Name2=c(4,5),Name3=c(6,7),Name4=c(8,9))
data2 <- data.frame(ID=c(2,2),Name4=c(7,3),Name2=c(3,1),Name3=c(2,2),Name1=c(1,1))
data3 <- data.frame(ID=c(3),Name3=c(6),Name1=c(2),Name4=c(3),Name2=c(2))
data4 <- data.frame(ID=c(4,4),Name2=c(5,7),Name3=c(1,1),Name1=c(9,1),Name4=c(3,3))
listData <- list(data1,data2,data3,data4)
通常使用data.frame,它只是:
df <- data.frame(do.call(rbind, listData))
df[df$ID==3,]
这样我才会得到ID号为3的行。 如何在列表中进行子集化?感谢。
编辑:所需的输出只是单个条目(列表),如:
[[3]]
ID Name3 Name1 Name4 Name2
1 3 6 2 3 2
或只是一行(data.frame):
ID Name3 Name1 Name4 Name2
1 3 6 2 3 2
答案 0 :(得分:2)
如果你想保留列表中的值,也许可以使用这样的东西:
names(listData) <- seq_along(listData) ## So we can identify which list item it came from
Subs <- lapply(listData, function(x) { y <- x[x$ID == 3, ]; if (nrow(y) == 0) NULL else y })
Subs[!sapply(Subs, is.null)]
$`3`
ID Name3 Name1 Name4 Name2
1 3 6 2 3 2
答案 1 :(得分:1)
此外:
listData[mapply(function(x,y) any(x==y),sapply(listData,`[`,1),3)]
#[[1]]
# ID Name3 Name1 Name4 Name2
#1 3 6 2 3 2