r - 过滤位于 2 个数值向量之间的数据表行向量

Question

我有一个类似于此的 data.table (df):

df <- read.table(header=TRUE, text='
ID AltID   Crit1   Crit2   Crit3
1  1       1       5       10
1  2       3       7       15
1  3       2       6       11')

对于每个 Crit 列，我都有一个上限和下限，如下所示:

minCutoff = c(0, 5, 10)
maxCutoff = c(4, 7, 12)

从 data.table (df) 计算得出。

我想要一个函数来排除其中一个值超出范围的任何行。此外，我希望此函数能够处理可变数量的 Crit 列(例如 3 Crit 列、4 Crit 列等)，因为我的输入数据可能会发生变化。

所以对于这个例子，第 1 行和第 3 行将被保留，但第 2 行将被丢弃，因为它的 Crit3 (15) > maxCutoff (12) 尽管有 Crit1 和 Crit2 在可接受的范围内。因此输出将是:

ID AltID   Crit1   Crit2   Crit3
1  1       1       5       10
1  3       2       6       11

我尝试使用 for 循环来计算我拥有的列数，然后使用嵌套的 for 循环来使用诸如...之类的方法遍历行来解决此问题

for (c in 1:(ncol(df)-2)+2) 
{
    for (r in 1:nrow(df)) 
    {
     between(df[r,c], minCutoff[c], maxCutoff[c])
    }
}

*ncol(df)-2)+2 是由于围绕 ID 列工作

但是，现在我有一大堆 T/F 值，我无法汇总这些值以确定是应该保留还是丢弃某行。

我确信有一种神奇的 R 方法可以使这个过程更简单，但我不够熟练，看不到它。

如果有人有任何提示、技巧或其他线索可以为我指明正确的方向，我将不胜感激。

Answer 1

你不需要一个外部包只是为了使用between，base R可以做你想做的。

minCutoff <- c(0, 5, 10)
maxCutoff <- c(4, 7, 12)

cols <- grep("^Crit", names(df))

inx <- apply(df[cols], 1, function(x) all(minCutoff <= x & x <= maxCutoff))
df[inx, ]
#  ID AltID Crit1 Crit2 Crit3
#1  1     1     1     5    10
#3  1     3     2     6    11

数据。

df <- read.table(text = "
ID AltID   Crit1   Crit2   Crit3
1  1       1       5       10
1  2       3       7       15
1  3       2       6       11
", header = TRUE)