Удаление строк на основе соблюдения нескольких условий столбца в R

Question

У меня есть очень большой набор данных, который я хотел бы очистить, удалив строки, в которых у меня есть выбранные столбцы, удовлетворяющие условию, когда все записи в этих столбцах выбора равны 0. Вот что у меня сейчас:

df1 <- filter(df,((n)==0 & (n+1)==0 & (n+2)==0 & (n+3)==0 & ......(n+100)==0)

Как мне сделать это, чтобы удалить все записи строки, которые удовлетворяют этому условию для каждого n-го столбца?

Кроме того, если я хочу повторить это условие, нужно ли указывать имя столбца?

Вот пример набора данных:

 A tibble: 10 x 10
 A B C D E F G H I J
 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1
 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Я хочу удалить все строки, где столбцы F, G & H равны 0, где мой результат будет:

 A tibble: 10 x 2
 A B C D E F G H I J
 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1
 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

Answer 1

Один из вариантов: filter_at

library(dplyr)
df %>%
   filter_at(11:20, any_vars( .  != 0))

Воспроизводимый пример

df1 %>% 
   filter_at(vars(`11`:`13`), any_vars(. != 0))
# A tibble: 2 x 4
#   `11`  `12`  `13` grp  
#     <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#1     1     0     4 a    
#2     0     1     0 b    

Или использование across из devel версии dplyr

df1 %>%
    filter(across(cols = matches('^\\d+$'), ~ (.x == 0))) %>% 
    anti_join(df1, .)
# A tibble: 2 x 4
#   `11`  `12`  `13` grp  
#  <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
#1     1     0     4 a    
#2     0     1     0 b    

Обновление

На основании обновления ОП, если у нас есть 'n' в качестве индекса некоторого столбца и мы хотим фильтровать по столбцам с этой позиции до 100 столбцов после этого

n <- 5
df %>%
     filter_at(n:(n+100), any_vars(. != 0))

Обновление2

df2 %>%
   filter_at(vars(F, G, H), any_vars(. != 0))
# A tibble: 2 x 10
#      A     B     C     D     E     F     G     H     I     J
#  <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
#1     1     1     1     1     1     1     1     0     1     1
#2     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0

Или с использованием base R

df2[rowSums(df2[c("F", "G", "H")] != 0) > 0,]

data

df1 <- tibble(`11` = c(1, 0, 0), `12` = c(0, 1, 0), `13` = c(4,  0, 0), 
  grp = letters[1:3])





df2 <- structure(list(A = c(1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
    B = c(1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L), C = c(1L, 
    0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L), D = c(1L, 0L, 1L, 0L, 
    1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L), E = c(1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 
    0L, 1L, 0L), F = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L
    ), G = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), H = c(0L, 
    0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L), I = c(0L, 0L, 1L, 0L, 
    1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), J = c(0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
    0L, 0L, 0L)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))