我正在写信请求帮助找到一个等效的方法来做我知道如何做的事情，但现在因为软件限制而不得不在SAS做。
我在行和特征（在我的例子中，细菌名称）中有独特的样本。正如一些人所指出的，我知道这是一种不常见的数据结构。
我想从我的表中删除任何不符合我的质量控制过滤标准的功能，在这种情况下，单元格值至少为0.01％，并且在至少10％的样本中找到：
要在R中执行此操作，请执行以下操作：
spp.filt <- spp.dat[ apply(spp.dat, 1, function(bug) sum(bug >= 0.01) >= 0.1*ncol(spp.dat)), ]
有没有人知道如何在SAS中完成这项工作？
我无法找到＆＃34;过滤流行率的相关结果＆＃34;或＆＃34;过滤丰度＆＃34;但非常感谢任何帮助。
正如其他人所建议的那样，数据如下所示：
sample 1 sample 2 sample 3
feature a 0 0 0.1
feature b 0 0.2 0
feature c 0 0 0
feature d 0.4 0 0.5
答案 0 :(得分：0)
你在SAS中这样做的方法就是简单地使用你选择的PROC来计算你正在查看的各种数字，然后通过各种方法中的一种将它与主要数据结合起来。数据集和过滤器。
例如，如果您想要一个14岁或以上的班级人员列表，您可以这样做：
null还有很多其他方法可以做到这一点，包括滚动自己的功能，这完全取决于程序/数据/样式/首选项的详细信息。如果您包含样本数据和所需的输出，您可能会获得更有用的东西。