按逻辑条件过滤data.frame行

8 回答

• 28

  您可以使用 dplyr 包：

  library(dplyr)
  filter(expr, cell_type == "hesc")
  filter(expr, cell_type == "hesc" | cell_type == "bj fibroblast")
  

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• 2

  我们可以使用data.table库

  library(data.table)
    expr <- data.table(expr)
    expr[cell_type == "hesc"]
    expr[cell_type %in% c("hesc","fibroblast")]
  

  或使用 %like% 运算符进行过滤以进行模式匹配

  expr[cell_type %like% "hesc"|cell_type %like% "fibroblast"]
  

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• 75

  要根据一个'cell_type'（例如'hesc'）选择行，请使用 == ：

  expr[expr$cell_type == "hesc", ]
  

  要根据两个或多个不同的'cell_type'（例如'hesc'或'bj fibroblast'）选择行，请使用 %in% ：

  expr[expr$cell_type %in% c("hesc", "bj fibroblast"), ]
  

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• 169

  有时，您要过滤的列可能显示在与列索引2不同的位置，或者具有变量名称 .

  在这种情况下，您只需将要筛选的 column name 过滤为：

  columnNameToFilter = "cell_type"
  expr[expr[[columnNameToFilter]] == "hesc", ]
  

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• 19

  expr[expr[2] == 'hesc'] 不起作用的原因是对于数据框， x[y] 选择列而不是行 . 如果要选择行，请改为语法 x[y,] ：

  > expr[expr[2] == 'hesc',]
    expr_value cell_type
  4   5.929771      hesc
  5   5.873096      hesc
  6   5.665857      hesc
  

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• 1

  使用 subset （用于交互式使用）

  subset(expr, cell_type == "hesc")
  subset(expr, cell_type %in% c("bj fibroblast", "hesc"))
  

  或更好 dplyr::filter()

  filter(expr, cell_type %in% c("bj fibroblast", "hesc"))
  

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• 0

  似乎没有人包括哪个功能 . 它也可以证明对过滤很有用 .

  expr[which(expr$cell == 'hesc'),]
  

  这也将处理NA并从结果数据帧中删除它们 .

  在9840×24数据帧上运行50000次，看起来哪种方法的运行时间比％in％方法快60％ .

  回复于 2024-04-28T05:35:09+08:00
• 1

  我正在处理一个数据帧并且没有提供所提供答案的运气，它总是返回0行，所以我发现并使用了grepl：

  df = df[grepl("downlink",df$Transmit.direction),]
  

  这基本上将我的数据帧修剪为仅包含发送方向列中包含“下行链路”的行 . 附：如果有人能猜出为什么我没有看到预期的行为，请发表评论 .

  具体到原来的问题：

  expr[grepl("hesc",expr$cell_type),]
  
  expr[grepl("bj fibroblast|hesc",expr$cell_type),]
  

  回复于 2024-04-28T05:35:09+08:00