Как отфильтровать строки в подмножестве столбцов? - PullRequest
0 голосов
/ 15 ноября 2018

Хвост df:

          fruit Letter Points     A    B     C       D
16       cherry      P   7876 11.43 7.23 13.72 4.29.01
17 chili pepper      Q   7831 10.85 7.18 14.14 4.33.90
18   clementine      R   7827 11.07 7.24 14.19 4.56.52
19   cloudberry      S   7704 10.38 7.73 14.32       X
20      coconut      T   7634 11.21 7.12 13.25 4.57.92
21    cranberry      U   7346 10.88 6.65 13.80 4.32.50

Это кажется распространенным вопросом, но все ответы, которые я видел, основаны на фильтрации либо по одному столбцу, либо по всем столбцам.Здесь я хочу удалить строки, содержащие «X» в только столбцах от A до D.

На основании предыдущих ответов, если я хочу фильтровать только по одному столбцу, я могу сделать:

df <- df[!grepl("X", df$D),]

Это прекрасно работает, но я могу сделать это только вручную, поскольку знаю a priori , где "X".Поскольку я хочу фильтровать многие dfs одного и того же формата, мне нужен способ фильтрации по столбцам от A до D.

Интуитивно я решил, что могу просто расширить аргумент в grepl, чтобы включить столбцы, которые я хочу отфильтроватьon:

df <- df[!grepl("X", df[,c("A","B","C","D")]),] или df1 <- df1[!grepl("X", df1[,4:7]),]

Однако это приводит к удалению строк, которые не содержат «X», не говоря уже о букве в столбцах AD.Я предполагаю, что это потому, что семейство функций grep не принимает несколько векторов?

В идеале мне бы хотелось базовое решение, так как я нахожусь в тупике, что должно быть легко понять.

Full df:

df <- structure(list(fruit = c("apple", "apricot", "avocado", "bell pepper", 
"bilberry", "blackberry", "blood orange", "blueberry", "boysenberry", 
"canary melon", "cantaloupe", "cherimoya", "chili pepper", "clementine", 
"cloudberry", "cranberry"), Letter = c("A", "B", "C", "E", "F", 
"G", "I", "J", "K", "M", "N", "O", "Q", "R", "S", "U"), Points = c(8900, 
8757, 8742, 8554, 8531, 8461, 8206, 8153, 8113, 8106, 8050, 8017, 
7831, 7827, 7704, 7346), A = c("10.54", "10.64", "10.69", "10.64", 
"10.76", "10.99", "10.81", "11.00", "10.84", "11.05", "10.72", 
"10.84", "10.85", "11.07", "10.38", "10.88"), B = c("8.03", "7.88", 
"7.78", "7.24", "7.92", "7.59", "7.68", "7.32", "7.37", "7.34", 
"7.18", "6.89", "7.18", "7.24", "7.73", "6.65"), C = c("16.68", 
"15.19", "14.14", "15.72", "14.50", "14.75", "15.64", "14.19", 
"15.09", "15.10", "14.66", "14.20", "14.14", "14.19", "14.32", 
"13.80"), D = c("4.42.33", "4.35.06", "4.35.59", "4.23.13", "4.23.23", 
"4.29.93", "4.48.64", "4.21.06", "4.30.12", "4.52.35", "5.00.38", 
"4.48.11", "4.33.90", "4.56.52", "X", "4.32.50")), row.names = c(1L, 
2L, 3L, 5L, 6L, 7L, 9L, 10L, 11L, 13L, 14L, 15L, 17L, 18L, 19L, 
21L), class = "data.frame")

Ответы [ 4 ]

0 голосов
/ 15 ноября 2018

Использование dplyr для удаления любых строк, где значение в любом из столбцов A, B, C или D равно 'X', выглядит следующим образом:

library(dplyr)
filter_at(df, vars(A:D), any_vars(!. == 'X'))
0 голосов
/ 15 ноября 2018

В зависимости от структуры ваших данных:

df[!grepl('X',do.call(paste,df[4:7])),]

должно работать.

Если у вас вообще есть другие значения, например 23X.4, и вы хотите сохранить их, тогдаВы можете использовать регулярные выражения, как показано ниже:

df[!grepl('(?m)^X$',do.call(paste,c(sep='\n',df[4:7])),perl = T),]
0 голосов
/ 15 ноября 2018
cols = c("A",  "B", "C", "D")
df[! rowSums(df[cols] == "X"), ]

Это удалит строки из df, где значение любого из cols равно "X" (не содержит "X", как некоторые другие ответыделают).

0 голосов
/ 15 ноября 2018

Мы могли бы пройтись по интересующим столбцам, проверить, равны ли значения "X" (на основе данных, это точное совпадение), затем Reduce list логических vector содин vector с | и использовать его для подмножества данных

df[!Reduce(`|`, lapply(df[c("A", "B", "C", "D")], `==`, "X")),]

или с grepl (если он не точный)

df[!Reduce(`|`, lapply(df[c("A", "B", "C", "D")], grepl, pattern = "X")),]

или используйте tidyverse

library(tidyverse)
df %>% 
   filter_at(vars(A:D), any_vars(!grepl('X', .)))
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...