R 如何从fa（）结果中按条件查找项？

psych:：fa（）

结果如下：

    Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
      MR1   MR2    h2   u2 com
q02  0.05  0.67  0.46 0.54 1.0
q04 -0.21  0.42  0.31 0.69 2.0
q05  0.05  0.74  0.57 0.43 1.2
q06 -0.01  0.85  0.72 0.28 1.0
q07  0.03  0.72  0.52 0.48 1.1
q08  0.03  0.73  0.55 0.45 1.1
q09  0.06  0.74  0.60 0.40 1.1
q10  0.08  0.68  0.47 0.53 1.1
q11  0.10  0.71  0.50 0.50 1.1
q12  0.05  0.83  0.71 0.29 1.0
q13 -0.07  0.91  0.83 0.17 1.0
q14  0.00  0.91  0.83 0.17 1.0
q15  0.01  0.74  0.55 0.45 1.0
q46  0.85 -0.04  0.69 0.31 1.1
q47  0.61  0.11  0.29 0.71 1.3
q48  0.87  0.04  0.78 0.22 1.1
q49  0.78  0.00  0.71 0.29 1.0
q51  0.63 -0.03  0.56 0.44 1.2
q52  0.78  0.07  0.73 0.27 1.1
q53  0.62  0.01  0.39 0.61 1.0
q54  0.55 -0.11  0.50 0.50 1.5
q55  0.87  0.08  0.78 0.22 1.0
q56  0.67 -0.03  0.62 0.38 1.2
q57  0.28 -0.01  0.59 0.41 1.0
q58  0.54  0.09  0.33 0.67 1.2
q59  0.89  0.10  0.79 0.21 1.0
q60  0.85 -0.03  0.71 0.29 1.0    

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逐行检查结果，您可以找到每个因子的加载

q57

假设一个因子的加载小于0.3，当MR1和MR2都小于0.3时，您可以使用pmax而不是max来成对获得两个向量的最大值，如下所示：

df = df[pmax(df$MR1,df$MR2)<0.3,]

您可以使用删除该行

df = df[-which(pmax(df$MR1,df$MR2)<0.3),]

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df=df[-which（pmax（df$MR1，df$MR2）假设当MR1和MR2都小于0.3时，因子的加载小于0.3，可以使用pmax而不是max来获得两个向量的最大值，如下所示：

df = df[pmax(df$MR1,df$MR2)<0.3,]

您可以使用删除该行

df = df[-which(pmax(df$MR1,df$MR2)<0.3),]

df=df[-which（pmax（df$MR1，df$MR2）如果为提供示例输入数据和用于生成上述对象的代码，则更容易为您提供帮助。请明确指定示例输入的所需输出。如果为提供示例输入数据和用于生成上述对象的代码，则更容易为您提供帮助。请明确指定示例输入的所需输出。