选择至少具有一个（任何）负值的行

Question

我正在创建一个新的 data.table，其中包含至少具有一个负值的所有行。

这是一个简单的可重现数据表：

dt <- data.table(
  ID = c(42, 43, 44),
  Stage_1 = c(-6, 7, 4),
  Stage_2 = c(-15, 4, -8),
  Stage_3 = c(-20, 2, -5)
)

#    ID Stage_1 Stage_2 Stage_3
# 1: 42      -6     -15     -20 # <~~ row to be selected (> 0 negative values)
# 2: 43       7       4       2
# 3: 44       4      -8      -5 # <~~ row to be selected (> 0 negative values)

我想要的输出是：

dt2 <- data.table(
  ID = c(42, 44),
  Stage_1 = c(-6, 4),
  Stage_2 = c(-15, -8),
  Stage_3 = c(-20, -5)
)

#    ID Stage_1 Stage_2 Stage_3
# 1: 42      -6     -15     -20
# 2: 44       4      -8      -5

例如，ID 44 有两个负值，但我想包含主数据表中的所有行。基本上，我想将所有列中具有负值的行添加到包含所有信息的新数据表中。

我正在使用的实际数据集有大约 50 个阶段列，因此最有效的解决方案就是我所追求的。

Answer 1

dt <- data.table::data.table(
  ID = c(42, 43, 44),
  Stage_1 = c(-6, 7, 4),
  Stage_2 = c(-15, 4, -8),
  Stage_3 = c(-20, 2, -5)
)

dt
#>    ID Stage_1 Stage_2 Stage_3
#> 1: 42      -6     -15     -20
#> 2: 43       7       4       2
#> 3: 44       4      -8      -5

• 具有apply()功能：

dt[apply(dt[, -'ID'], 1, min) < 0, ]
#>    ID Stage_1 Stage_2 Stage_3
#> 1: 42      -6     -15     -20
#> 2: 44       4      -8      -5

• 函数rowMeans()基于以下事实：至少具有一个真值的布尔向量的平均值始终大于零（感谢@utubun）：

dt[rowMeans(dt[, -'ID'] < 0) > 0, ]
#>    ID Stage_1 Stage_2 Stage_3
#> 1: 42      -6     -15     -20
#> 2: 44       4      -8      -5

• 还有包rowMins()的功能fBasics：

dt[fBasics::rowMins(dt[, -'ID']) < 0, ]
#>    ID Stage_1 Stage_2 Stage_3
#> 1: 42      -6     -15     -20
#> 2: 44       4      -8      -5

# Created on 2021-02-19 by the reprex package (v0.3.0.9001)

（与 min() 等效于 rowMeans()相关）

问候，