假设我的数据框是这样的
col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7
------------------------------------------------------
0 0 0 0 16,75 17,50 18,08
18 24 24 24 19,83 20,47 0,00
18 24 24 24 0,00 21,17 20,73
0 22 0 0 18,67 18,90 21,23
18 24 24 24 0,00 20,42 21,17
18 24 24 24 20,52 21,17 21,92
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我想在列时删除行col5,col6并col7包含0.最后,数据框的形状应如下所示:
col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7
-----------------------------------------------------
0 22 0 0 18,67 18,90 21,23
18 24 24 24 20,52 21,17 21,92
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我们可以用 filter_at
library(tidyverse)
df1 %>%
filter_at(vars(col5, col6, col7), all_vars(. != '0,00'))
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基础R解决方案:
sapply找到不等于0的记录,如果整行只包含TRUE值和我们在data.frame中选择的值,则围绕它应用测试.
df1[apply(sapply(df1[, 5:7], function(x) x != 0), 1, all), ]
col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7
1 0 0 0 0 16.75 17.50 18.08
4 0 22 0 0 18.67 18.90 21.23
6 18 24 24 24 20.52 21.17 21.92
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数据(我用dec ="读取你的数据",所以所有数据都被读作数字):
df1 <- structure(list(col1 = c(0L, 18L, 18L, 0L, 18L, 18L), col2 = c(0L,
24L, 24L, 22L, 24L, 24L), col3 = c(0L, 24L, 24L, 0L, 24L, 24L
), col4 = c(0L, 24L, 24L, 0L, 24L, 24L), col5 = c(16.75, 19.83,
0, 18.67, 0, 20.52), col6 = c(17.5, 20.47, 21.17, 18.9, 20.42,
21.17), col7 = c(18.08, 0, 20.73, 21.23, 21.17, 21.92)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-6L))
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