Question

我是循环新手。我有一个笨重的数据框架，我想减少，以便只保留没有负数的观察（行）。这就是我被困的地方。这样每次都会创建一个空值而不是精简的数据框。

button.setIcon(new ImageIcon(buttonImg.getScaledInstance(15, 15, Image.SCALE_SMOOTH)));

Answer 1

纯粹的矢量化解决方案怎么样：

DF[!rowSums(DF < 0), ]
#  ID Items Sequence
#1  1     D        1
#2  1     A        2
#5  2     B        2

数据

DF=structure(list(ID = c(1, 1, 1, -1, 2), Items = c("D", "A", "A", 
"A", "B"), Sequence = c(1, 2, -2, 1, 2)), .Names = c("ID", "Items", 
"Sequence"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

<强>解释

比较DF < 0为data.frame

中的每个值提供TRUE/FALSE

DF < 0
#         ID Items Sequence
# [1,] FALSE FALSE    FALSE
# [2,] FALSE FALSE    FALSE
# [3,] FALSE FALSE     TRUE
# [4,]  TRUE FALSE    FALSE
# [5,] FALSE FALSE    FALSE

rowSums()然后给我们每行的总和（作为TRUE == 1, FALSE == 0）

rowSums(DF<0)
# [1] 0 0 1 1 0

因此我们可以使用此向量来对data.frame进行子集化。但是，因为我们想要它的值都是正值（即rowSums == 0），我们否定过滤器

DF[!rowSums(DF < 0), ]

Answer 2

你不需要循环：）

DF=structure(list(ID = c(1, 1, 1, -1, 2), Items = c("D", "A", "A", 
"A", "B"), Sequence = c(1, 2, -2, 1, 2)), .Names = c("ID", "Items", 
"Sequence"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

 DF
#  ID Items Sequence
#1  1     D        1
#2  1     A        2
#3  1     A       -2
#4 -1     A        1
#5  2     B        2


new_DF = DF[apply(DF<0,1,function(x) !any(x)),]

new_DF
#  ID Items Sequence
#1  1     D        1
#2  1     A        2
#5  2     B        2

如何使用循环删除R中具有负值的所有行

2 个答案: