R拟合准则中新数据帧的建立

所以我有六个大数据集，每个数据集都有大约250个预测值（每个预测值的初始值都相同）。如果预测值不符合特定标准，则运行一种算法，从数据集中删除预测值

例如，有一个叫做X.50T的预测器

可以从第一个数据集和第二个数据集中删除X.50T，但不能从其他数据集中删除。所有其他预测因子也是如此

我想知道我的六个数据集中都包含哪些预测因子

如何在R中实现这一点

本质上，每个数据集对应的是一个结果列（$d{i}$）

也就是说，我有六列数据集，$d{1}$，$d{2}$，$d{3}$，$d{4}$，$d{5}$和$d{6}$

我想创建一个新的数据框，其中包含上述六列和预测器，但只包含在所有六个数据集中出现的预测器

六个数据集中的每一个都有1800-2000行。每个都对应于行名称。我还只想将这一观察结果出现在所有六行中的那些行包括在内。例如，数据帧有“row.names”1,2,3…2000，中间缺少一些。如果我在所有六个数据集中都有对应于行名“150”的观察值，我想包括，如果哪怕一个数据集中缺少，我想排除

例如，假设在250个预测值中，只有200个出现在所有六个数据集中。观测数量约为2000次。所以我想要一个2000乘206的矩阵作为我的新数据帧。但我只想在行中包含所有六个数据中出现的数据，所以它可能是一个更小的数据帧，比如1800 x 206

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感谢

要获取数据帧的列名，请先使用

名称

或

colnames

，如中所示

cols <- colnames(df)

要很好地处理多个向量的列名，请尝试

Reduce

third <- fourth <- fifth <- sixth <- first[-1]
third
[1] "Flat White" "Americano" 

final_columns <- Reduce(intersect, list(first, second, third, fourth, fifth, sixth))
final_columns 
[1] "Americano"

完成此操作后，只需将原始数据帧子集：

newdf <- original_df[, final_columns]

newdf请阅读，以帮助被帮助。
final_columns <- c("Bulletproof Coffee", final_columns)

newdf <- original_df[, final_columns]