dplyr中是否有一个函数允许您针对选择的列测试相同的条件?
采用以下数据框:
Demo1 <- c(8,9,10,11)
Demo2 <- c(13,14,15,16)
Condition <- c('A', 'A', 'B', 'B')
Var1 <- c(13,76,105,64)
Var2 <- c(12,101,23,23)
Var3 <- c(5,5,5,5)
df <- as.data.frame(cbind(Demo1, Demo2, Condition, Var1, Var2, Var3), stringsAsFactors = F)
df[4:6] <- lapply(df[4:6], as.numeric)
我想在Var1,Var2或Var3中的任何一行中获取至少有一个值大于100的行。我意识到我可以通过一系列或语句来做到这一点,如下所示:
df <- df %>%
filter(Var1 > 100 | Var2 > 100 | Var3 > 100)
但是,由于我的实际数据集中有很多列,这将非常耗时。我假设有一些相当简单的方法可以做到这一点,但我们无法在SO上找到解决方案。
答案 0 :(得分:2)
我们可以使用filter_at
和any_vars
df %>%
filter_at(vars(matches("^Var")), any_vars(.> 100))
# Demo1 Demo2 Condition Var1 Var2 Var3
#1 9 14 A 76 101 5
#2 10 15 B 105 23 5
或使用base R
,创建一个包含lapply
和Reduce
的逻辑表达式并对行进行子集
df[Reduce(`|`, lapply(df[grepl("^Var", names(df))], `>`, 100)),]
答案 1 :(得分:2)
在base-R
中,可以使用rowSums
编写相同的过滤器:
df[rowSums((df[,grepl("^Var",names(df))] > 100)) >= 1, ]
# Demo1 Demo2 Condition Var1 Var2 Var3
# 2 9 14 A 76 101 5
# 3 10 15 B 105 23 5