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通过使用dplyr测试跨多个列的逻辑条件进行筛选

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在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？

采用以下数据帧：

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的任何一行中获取至少有一个大于100的值的所有行 . 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 . 我假设有一些相当直接的方法来做到这一点，但无法在SO上找到解决方案 .

r dplyr

2 回答

  • 2

    我们可以用 filter_at 和 any_vars 来做到这一点

    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

    或者使用 base R ，使用 lapply 和 Reduce 创建逻辑表达式并对行进行子集化

    df[Reduce(`|`, lapply(df[grepl("^Var", names(df))], `>`, 100)),]
    回复于
  • 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
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