Question

我找了类似的问题但是找不到根据不同列中的数值选择行的答案。我有一个这样的数据集（总共包括24个研究/列和超过28.000行）

    new_DF<-DF[which(as.numeric(DF$study1)<=0.05),]

＆GT;

我想创建一个包含所有列的新data.frame但仅包含至少一个研究（即一列）的值 0.05

因为我是R编程的初学者，所以我开始只为一个列编写代码过滤，并通过应用＆＃34;＃34;

工作正常

    new_DF<-DF[which(as.numeric(DF$study*)<=0.05),]

直到这里我对自己感到非常高兴:-)但是，我如何为多列调整这个？我尝试了一个通配符＆＃34; *＆＃34;

@Override
public void onResume() {
    super.onResume();
    TextView txt = ( TextView ) getActivity().findViewById(R.id.txt);
    txt.setText("nayak nahi , khalnayak hun mein");
}

但我收到错误说明＆＃34;错误：意外＆＃39;）＆＃39; in＆＃34; new_DF＆lt; -DF [which（as.numeric（DF $ study *）＆＃34;。我也使用dplyd包，子集或grep函数尝试了不同的东西，但总是得到类似的错误消息。< / p>

任何人都可以帮助我吗？非常感谢！

Answer 1

我们可以使用npm start --delte对至少一个小于或等于0.05的值进行子集化。将数据集转换为逻辑矩阵（rowSums - DF[-1] <= 0.05将删除非数字的第一列。上面的输出将有-1。当我们使用TRUE/FALSE/NA执行rowSums时，我们得到每行中小于或等于0.05的元素数量。对于第1行和第4行，没有满足条件的元素，因此总和将为0，而对于其他元素则不为0.当我们否定（na.rm=TRUE）时，0将转换为TRUE，其他所有都为FALSE 。但是，我们需要删除带0的行，所以再次否定将TRUE更改为FALSE，反之亦然。然后，我们使用此逻辑向量索引进行子集化。

Answer 2

我想你的问题是你有大量的研究，对吧？你可以这样做，但可能有更好的方法：

header <- c("symbol", "gene1", "gene2", "gene3")
study1 <- c("0.06", "0.01", "NA", "NA")
study2 <- c("0.09", "NA", "0.02", "0.08")
study3 <- c("0.09", "NA", "NA", "0.1")
DF<- data.frame(header, study1, study2, study3, stringsAsFactors=FALSE)


nrstudies <-3 #change the number of studies to fit your study
text <- ""
formtext <-"(DF$studyNR <= 0.05)"

for(i in 1:nrstudies){
  newtext<-gsub("NR",i,formtext) # substitutes the Substring "NR" for i 

 if(i!=1){
          text<- paste(text, newtext, sep="|")
 }else{
          text <- newtext
 }
}

DF <- DF[eval(parse(text=text)),]

R编程：根据不同列中的数值选择行

2 个答案: