Question

我正在读取数据，该数据包含112个变量和来自text.frame格式的文本文件的1000个观察值，并且只想选择列17:34和40,42,45和47中具有正数的那些行：91

用于评估从17到34的列，我使用了它，但它没有用。

mydata= subset(mydata,mydata[,17:34] > 0 )

如何解决问题，并参考我想以紧凑方式评估的所有这些列？

我也尝试使用如下所示的循环，但它确实有效，但我想知道是否有更简单的方法来编写它。

for (i in 17:34){
mydata= subset(mydata,mydata[,i] > 0 ) 
}
mydata= subset(mydata,mydata[,40] > 0 ) 
mydata= subset(mydata,mydata[,42] > 0 ) 
mydata= subset(mydata,mydata[,45] > 0 ) 
for (i in 47:91){
  mydata= subset(mydata,mydata[,i] > 0 ) 
}

Answer 1

我们可以在非正逻辑矩阵上使用Subdf <- mydata[!rowSums(mydata[,c(17:34,40, 42, 45, 47:91)]<=0),]，取消它并对行进行子集化。

set.seed(24)
mydata <- matrix(sample(-5:40, 10*30, replace=TRUE), ncol=10)
Subdf <- mydata[!rowSums(mydata[, c(1, 5, 7)]<=0),]
Subdf[,c(1,5,7)]

使用一个可重复的小例子

{{1}}

基于多列而没有名称的矩阵的逻辑子集

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