根据条件过滤行

Question

下面是数据帧df。我们可以根据条件对其进行过滤吗？例如，如果第3列有字符，而第3列有字符，则应将其过滤掉

  row col value
1   1   0    ID
2   1   1    12
3   1   2    12
4   1   3     4
5   1   4   

预期产量

  row col value
2   1   1    12
3   1   2    12
4   1   3     4

Answer 1

我们也许可以将所有带有数字的行保留在value列中：

df[grepl('\\d', df$value),]

输出：

  row col value
2   1   1    12
3   1   2    12
4   1   3     4

Answer 2

您可以使用：

subset(df, !(grepl("[A-Za-z]",value) | value == ''))

#  row col value
#2   1   1    12
#3   1   2    12
#4   1   3     4

这将删除出现字符（[A-Za-z]）或空值的行。

Answer 3

在非NA元素上更容易转换为numeric和subset

subset(df, !is.na(as.numeric(value)))

---

或与filter

library(dplyr)
library(stringr)
df %>%
   filter(str_detect(value, "^[0-9.]+$"))