r - 逐行检查多列的条件

Question

这个问题在这里已经有了答案:





How to subset all rows in a dataframe that have a particular value

(1 个回答)


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数据示例:

df <- data.frame("a" = c(1,2,3,4), "b" = c(4,3,2,1), "x_ind" = c(1,0,1,1), "y_ind" = c(0,0,1,1), "z_ind" = c(0,1,1,1) )

> df
  a b x_ind y_ind z_ind
1 1 4     1     0     0
2 2 3     0     0     1
3 3 2     1     1     1
4 4 1     1     1     1

我想添加一个新列，用于检查以“_ind”结尾的列的整行是否所有值都等于 1。如果是，则返回 1，否则返回 0。因此结果数据帧如下所示:

  a b x_ind y_ind z_ind keep
1 1 4     1     0     0    0
2 2 3     0     0     1    0
3 3 2     1     1     1    1
4 4 1     1     1     1    1

我可以使用 df %>% select(contains("_ind")) 选择列但是我不确定如何进行逐行操作，该操作检查行中的每个值是否都包含 1，然后将该列附加回原始数据帧。
任何帮助将不胜感激!使用 Dplyr 但感谢任何解决方案

Answer 1

您可以使用 rowSums当您的 df 等于 1 时，即

rowSums(df[grepl('_ind', names(df))] == 1) == ncol(df[grepl('_ind', names(df))])
#[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE

继续您的 dplyr尝试你能做到的，

df %>% 
 select(contains("_ind")) %>% 
 mutate(new = rowSums(. == 1) == ncol(.))

#  x_ind y_ind z_ind   new
#1     1     0     0 FALSE
#2     0     0     1 FALSE
#3     1     1     1  TRUE
#4     1     1     1  TRUE

#OR you can filter directly

df %>% 
 select(contains("_ind")) %>% 
 filter(rowSums(. == 1) == ncol(.))

#  x_ind y_ind z_ind
#1     1     1     1
#2     1     1     1

如果您还想保留原始列，则可以使用，

 df %>% 
  filter_at(vars(ends_with('_ind')), all_vars(. == 1))

#  a b x_ind y_ind z_ind
#1 3 2     1     1     1
#2 4 1     1     1     1

注意:当我们使用 (.) ，点指的是结果数据框。在这种情况下，它指的是条件中指定的列(即以 _ind 结尾的列)

同样在基数 R 中，

df[rowSums(df[grepl('_ind', names(df))] == 1) == ncol(df[grepl('_ind', names(df))]),]
#  a b x_ind y_ind z_ind
#3 3 2     1     1     1
#4 4 1     1     1     1