我有一个具有以下结构的数据集
site block treatment date insect1 insect2 insect3 insect4 ...
1 location1 a chemical1 date1 0 0 10 1
2 location1 a chemical2 date1 1 0 2 0
3 location1 a chemical3 date1 0 0 23 1
4 location1 a chemical4 date1 0 0 5 0
5 location1 a chemical5 date1 0 0 9 0
6 location1 b chemical1 date1 0 1 5 0
7 location1 b chemical2 date1 1 0 5 1
8 location1 b chemical3 date1 0 0 4 0
9 location1 b chemical4 date1 0 0 5 0
10 location1 b chemical5 date1 3 0 12 0
11 location1 c chemical1 date1 0 0 2 1
12 location1 c chemical2 date1 0 0 0 0
13 location1 c chemical3 date1 0 0 4 0
14 location1 c chemical4 date1 0 0 2 7
15 location1 c chemical5 date1 2 0 5 0
16 location1 d chemical1 date1 0 0 8 1
17 location1 d chemical2 date1 0 0 3 0
18 location1 d chemical3 date1 0 0 10 0
19 location1 d chemical4 date1 0 0 2 0
20 location1 d chemical5 date1 0 1 7 0
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该数据集是我进行的一项实验的结果，该实验是我测试了五种不同化学处理方法（化学品1-5）对田间站点（此处为昆虫1-4）上许多不同物种的昆虫（ location1）。该实验在该野外站点的不同位置被阻止（a-d）4次，并在不同的日期重复了5次（仅显示了date1）。所有这些信息都存储在数据集的前四列中。
下一组列（我有46列，但我仅显示4列）表示昆虫的不同种类，以及我在每种处理x块x日期组合内用特定化学物质捕获的昆虫数量。每行）。
作为分析的一部分，我想遍历此数据集，并为未捕获任何昆虫的每种昆虫找到块x日期的组合。例如，我没有在date1的a或c区块中捕获任何昆虫2个体，因此我希望将其从最终数据集中删除以进行分析。
我花了很多时间来完成代码来完成此任务，但是昨晚我发现我的代码没有按照我的想象工作，因此我不知所措地试图解决它。到目前为止，这是代码（我已经包括解决问题的所有步骤，因此人们可以看到可能在哪里引入了该问题，或者提出了一种更好的解决方法...）：
创建一个列表，使每种昆虫（此处为5-8列）都有自己的数据框
sticky.list = lapply(sticky[-c(1:4,50)], function(i)data.frame(site=sticky$site,
block=sticky$block,
treatment=sticky$treatment,
date=sticky$date,
number=as.numeric(i)))
作为我的列表的一部分创建的数据框之一的示例
$insect1
site block treatment date number
1 location1 a chemical1 date1 0
2 location1 a chemical2 date1 1
3 location1 a chemical3 date1 0
4 location1 a chemical4 date1 0
5 location1 a chemical5 date1 0
然后在列表中的每个数据框中添加具有数据框名称（即昆虫名称）的新列
temp.list = Map(cbind, sticky.list, morphotype = names(sticky.list))
site block treatment date number morphotype
1 location1 a chemical1 date1 0 insect1
2 location1 a chemical2 date1 1 insect1
3 location1 a chemical3 date1 0 insect1
4 location1 a chemical4 date1 0 insect1
5 location1 a chemical5 date1 0 insect1
通过垂直组合来制作更大的数据集，然后展平每个列表元素（即制作一个大数据框。这会将我之前列表中的所有数据框都放到一个数据框中。
sticky.list.combined.df <- temp.list %>% bind_rows(temp.list) %>% # make larger sample data
mutate_if(is.list, simplify_all) %>% # flatten each list element internally
unnest()
按块和词型进行分组，并根据此分组找到数字的总和。然后，使用内部联接将此总和列添加到我们刚刚创建的主要大型数据框中，即sticky.list.combined.df。
sticky.list.combined.df.sum<- sticky.list.combined.df %>%
group_by(date, block, morphotype) %>%
summarize(sum = sum(number))
# A tibble: 855 x 4
# Groups: date, block [?]
date block morphotype sum
<fct> <fct> <chr> <dbl>
1 date1 a insect1 0
2 date1 a insect2 0
3 date1 a insect3 0
4 date1 a insect4 0
# … with 845 more rows
然后
sticky.list.analysis<-left_join(sticky.list.combined.df,sticky.list.combined.df.sum, by=c("date"="date",
"morphotype"="morphotype"))
这是仅显示昆虫1的输出示例。是否为每个block.x保留5行的决定性因素是最后两列，即block.y和sum，它们表示针对每个block（ad）针对化学药品1-5捕获的所有昆虫的总和。
site block.x treatment date number morphotype block.y sum
1 location1 a chemical1 date1 0 insect1 a 2
2 location1 a chemical1 date1 0 insect1 b 8
3 location1 a chemical1 date1 0 insect1 c 4
4 location1 a chemical1 date1 0 insect1 d 0
5 location1 a chemical2 date1 0 insect1 a 2
6 location1 a chemical2 date1 0 insect1 b 8
7 location1 a chemical2 date1 0 insect1 c 4
8 location1 a chemical2 date1 0 insect1 d 0
9 location1 a chemical3 date1 0 insect1 a 2
10 location1 a chemical3 date1 0 insect1 b 8
11 location1 a chemical3 date1 0 insect1 c 4
12 location1 a chemical3 date1 0 insect1 d 0
13 location1 a chemical4 date1 0 insect1 a 2
14 location1 a chemical4 date1 0 insect1 b 8
15 location1 a chemical4 date1 0 insect1 c 4
16 location1 a chemical4 date1 0 insect1 d 0
17 location1 a chemical5 date1 0 insect1 a 2
18 location1 a chemical5 date1 0 insect1 b 8
19 location1 a chemical5 date1 0 insect1 c 4
20 location1 a chemical5 date1 0 insect1 d 0
我认为这是我遇到的问题
过滤总和> 0的行。
对于捕获日期（例如date1）和词型的每种组合，请删除在该块中捕获了零个词型的行（即块a-d）。在诱捕实验中（在Hanks实验室的统计实践中很常见），通常会丢弃或不包含没有捕获目标昆虫的日期。这可能与非生物因素（例如，太冷/太热，下雨）或与昆虫相关的物候因素有关。在数据中保留这些零会减少我们在数据中发现重大影响的机会，因此我们将其排除在外。
sticky.list.analysis.reduced<- sticky.list.analysis %>%
filter(sum > 0)
下面缩短的输出表明，对于worm1，我们应保留a-c块。保留哪些块将根据正在查看的昆虫而有所不同。我现在要做的是从block.y中获取这些数据，并使用它来删除那些块的行。
不幸的是，这不是我想要的输出。 R在sum列的基础上放了一行。现在我们看到，根据block.y列删除了块d。不幸的是，我们需要删除46-60行。
输出：
site block.x treatment date number morphotype block.y sum
1 location1 a chemical1 date1 0 insect1 a 2
2 location1 a chemical1 date1 0 insect1 b 8
3 location1 a chemical1 date1 0 insect1 c 4
4 location1 a chemical2 date1 0 insect1 a 2
5 location1 a chemical2 date1 0 insect1 b 8
6 location1 a chemical2 date1 0 insect1 c 4
7 location1 a chemical3 date1 0 insect1 a 2
8 location1 a chemical3 date1 0 insect1 b 8
9 location1 a chemical3 date1 0 insect1 c 4
10 location1 a chemical4 date1 0 insect1 a 2
11 location1 a chemical4 date1 0 insect1 b 8
12 location1 a chemical4 date1 0 insect1 c 4
13 location1 a chemical5 date1 0 insect1 a 2
14 location1 a chemical5 date1 0 insect1 b 8
15 location1 a chemical5 date1 0 insect1 c 4
16 location1 b chemical1 date1 0 insect1 a 2
17 location1 b chemical1 date1 0 insect1 b 8
18 location1 b chemical1 date1 0 insect1 c 4
19 location1 b chemical2 date1 0 insect1 a 2
20 location1 b chemical2 date1 0 insect1 b 8
21 location1 b chemical2 date1 0 insect1 c 4
22 location1 b chemical3 date1 0 insect1 a 2
23 location1 b chemical3 date1 0 insect1 b 8
24 location1 b chemical3 date1 0 insect1 c 4
25 location1 b chemical4 date1 0 insect1 a 2
26 location1 b chemical4 date1 0 insect1 b 8
27 location1 b chemical4 date1 0 insect1 c 4
28 location1 b chemical5 date1 0 insect1 a 2
29 location1 b chemical5 date1 0 insect1 b 8
30 location1 b chemical5 date1 0 insect1 c 4
31 location1 c chemical1 date1 0 insect1 a 2
32 location1 c chemical1 date1 0 insect1 b 8
33 location1 c chemical1 date1 0 insect1 c 4
34 location1 c chemical2 date1 0 insect1 a 2
35 location1 c chemical2 date1 0 insect1 b 8
36 location1 c chemical2 date1 0 insect1 c 4
37 location1 c chemical3 date1 0 insect1 a 2
38 location1 c chemical3 date1 0 insect1 b 8
39 location1 c chemical3 date1 0 insect1 c 4
40 location1 c chemical4 date1 0 insect1 a 2
41 location1 c chemical4 date1 0 insect1 b 8
42 location1 c chemical4 date1 0 insect1 c 4
43 location1 c chemical5 date1 0 insect1 a 2
44 location1 c chemical5 date1 0 insect1 b 8
45 location1 c chemical5 date1 0 insect1 c 4
46 location1 d chemical1 date1 0 insect1 a 2
47 location1 d chemical1 date1 0 insect1 b 8
48 location1 d chemical1 date1 0 insect1 c 4
49 location1 d chemical2 date1 0 insect1 a 2
50 location1 d chemical2 date1 0 insect1 b 8
51 location1 d chemical2 date1 0 insect1 c 4
52 location1 d chemical3 date1 0 insect1 a 2
53 location1 d chemical3 date1 0 insect1 b 8
54 location1 d chemical3 date1 0 insect1 c 4
55 location1 d chemical4 date1 0 insect1 a 2
56 location1 d chemical4 date1 0 insect1 b 8
57 location1 d chemical4 date1 0 insect1 c 4
58 location1 d chemical5 date1 0 insect1 a 2
59 location1 d chemical5 date1 0 insect1 b 8
60 location1 d chemical5 date1 0 insect1 c 4
所需的输出：
site block.x treatment date number morphotype block.y sum
1 location1 a chemical1 date1 0 insect1 a 2
2 location1 a chemical1 date1 0 insect1 b 8
3 location1 a chemical1 date1 0 insect1 c 4
4 location1 a chemical2 date1 0 insect1 a 2
5 location1 a chemical2 date1 0 insect1 b 8
6 location1 a chemical2 date1 0 insect1 c 4
7 location1 a chemical3 date1 0 insect1 a 2
8 location1 a chemical3 date1 0 insect1 b 8
9 location1 a chemical3 date1 0 insect1 c 4
10 location1 a chemical4 date1 0 insect1 a 2
11 location1 a chemical4 date1 0 insect1 b 8
12 location1 a chemical4 date1 0 insect1 c 4
13 location1 a chemical5 date1 0 insect1 a 2
14 location1 a chemical5 date1 0 insect1 b 8
15 location1 a chemical5 date1 0 insect1 c 4
16 location1 b chemical1 date1 0 insect1 a 2
17 location1 b chemical1 date1 0 insect1 b 8
18 location1 b chemical1 date1 0 insect1 c 4
19 location1 b chemical2 date1 0 insect1 a 2
20 location1 b chemical2 date1 0 insect1 b 8
21 location1 b chemical2 date1 0 insect1 c 4
22 location1 b chemical3 date1 0 insect1 a 2
23 location1 b chemical3 date1 0 insect1 b 8
24 location1 b chemical3 date1 0 insect1 c 4
25 location1 b chemical4 date1 0 insect1 a 2
26 location1 b chemical4 date1 0 insect1 b 8
27 location1 b chemical4 date1 0 insect1 c 4
28 location1 b chemical5 date1 0 insect1 a 2
29 location1 b chemical5 date1 0 insect1 b 8
30 location1 b chemical5 date1 0 insect1 c 4
31 location1 c chemical1 date1 0 insect1 a 2
32 location1 c chemical1 date1 0 insect1 b 8
33 location1 c chemical1 date1 0 insect1 c 4
34 location1 c chemical2 date1 0 insect1 a 2
35 location1 c chemical2 date1 0 insect1 b 8
36 location1 c chemical2 date1 0 insect1 c 4
37 location1 c chemical3 date1 0 insect1 a 2
38 location1 c chemical3 date1 0 insect1 b 8
39 location1 c chemical3 date1 0 insect1 c 4
40 location1 c chemical4 date1 0 insect1 a 2
41 location1 c chemical4 date1 0 insect1 b 8
42 location1 c chemical4 date1 0 insect1 c 4
43 location1 c chemical5 date1 0 insect1 a 2
44 location1 c chemical5 date1 0 insect1 b 8
45 location1 c chemical5 date1 0 insect1 c 4
解决此问题后，我想从其昆虫列中细分每种昆虫（我知道如何手动执行此操作，但不是针对所有昆虫种类，但这是一个完全不同的问题），然后运行广义线性混合模型评估治疗对捕获每种昆虫的效果，以日期和位置为随机效果。
感谢您对此事的见识。如果需要进行编辑以添加任何其他信息，请告知我，我已尽力使数据结构和问题清晰明了。谢谢。
答案 0 :(得分：0)
您是否尝试过subset函数？在base R程序包（link）下定义。
您可以执行以下操作：
filtered.sticky.list.analysis <- subset(sticky.list.analysis, block.x == "a" || block.x == "b" || block.x == "c")
另一种可行的方法是：
filtered.sticky.list.analysis <- subset(sticky.list.analysis, block.x != "d")
代码很清楚。第一个选项选择block.x等于a，b或c的所有内容。第二个选项选择与d不同的所有内容。