Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/4/r/78.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
R 基于每列中的观察数的子集数据帧_R_Dataframe_Subset - Fatal编程技术网

R 基于每列中的观察数的子集数据帧

R 基于每列中的观察数的子集数据帧,r,dataframe,subset,R,Dataframe,Subset,我有一个问题,你能帮我一下吗。我试图想出解决办法,但我不知道如何解决 请使用此重新创建我的数据帧 structure(list(A1 = c(87L, 67L, 80L, 36L, 71L, 6L, 26L, 15L, 14L, 46L, 19L, 93L, 5L, 94L), A2 = c(50L, NA, 73L, 58L, 47L, 74L, 39L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), A3 = c(NA, 38L, 10L, 41L, NA, 66L, NA

我有一个问题,你能帮我一下吗。我试图想出解决办法,但我不知道如何解决

请使用此重新创建我的数据帧

structure(list(A1 = c(87L, 67L, 80L, 36L, 71L, 6L, 26L, 15L, 
14L, 46L, 19L, 93L, 5L, 94L), A2 = c(50L, NA, 73L, 58L, 47L, 
74L, 39L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), A3 = c(NA, 38L, 10L, 41L, 
NA, 66L, NA, 7L, 29L, NA, 70L, 23L, 46L, 55L)), .Names = c("A1", 
"A2", "A3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -14L))
我有这个数据帧:

A1  A2  A3
87  50  NA
67  NA  38
80  73  10
36  58  41
71  47  NA
6   74  66
26  39  NA
15  NA  7
14  NA  29
46  NA  NA
19  NA  70
93  NA  23
5   NA  46
94  NA  55
A1  A3
87  NA
67  38
80  10
36  41
71  NA
6   66
26  NA
15  7
14  29
46  NA
19  70
93  23
5   46
94  55
如果每列有大于或等于7个观察值(计数),那么对数据帧进行切片的方法是什么? 因此,所需的输出如下所示(我们的obervation>=7/列):

A1  A2  A3
87  50  NA
67  NA  38
80  73  10
36  58  41
71  47  NA
6   74  66
26  39  NA
15  NA  7
14  NA  29
46  NA  NA
19  NA  70
93  NA  23
5   NA  46
94  NA  55
A1  A3
87  NA
67  38
80  10
36  41
71  NA
6   66
26  NA
15  7
14  29
46  NA
19  70
93  23
5   46
94  55
我欢迎任何可以推广到更多专栏的解决方案。

试试看

df1[, colSums(!is.na(df1)) >= 7]
#   A1 A3
#1  87 NA
#2  67 38
#3  80 10
#4  36 41
#5  71 NA
#6   6 66
#7  26 NA
#8  15  7
#9  14 29
#10 46 NA
#11 19 70
#12 93 23
#13  5 46
#14 94 55

一步一步

您首先需要做的是找出哪些数据值没有丢失

!is.na(df1)
这将返回一个逻辑矩阵

#        A1    A2    A3
# [1,] TRUE  TRUE FALSE
# [2,] TRUE FALSE  TRUE
# [3,] TRUE  TRUE  TRUE
# [4,] TRUE  TRUE  TRUE
# [5,] TRUE  TRUE FALSE
# [6,] TRUE  TRUE  TRUE
# [7,] TRUE  TRUE FALSE
# [8,] TRUE FALSE  TRUE
# [9,] TRUE FALSE  TRUE
#[10,] TRUE FALSE FALSE
#[11,] TRUE FALSE  TRUE
#[12,] TRUE FALSE  TRUE
#[13,] TRUE FALSE  TRUE
#[14,] TRUE FALSE  TRUE
使用
colSums
找出每列中有多少个观察值没有丢失

colSums(!is.na(df1))
#A1 A2 A3 
#14  6 10
应用您的条件“每列7个观察值(计数)大于或等于”

最后,您需要使用这个向量来子集数据

df1[, colSums(!is.na(df1)) >= 7]

如果你经常需要的话,把它变成一个函数

almost_complete_cols <- function(data, min_obs) {
  data[, colSums(!is.na(data)) >= min_obs, drop = FALSE]
}

almost_complete_cols(df1, 7)
几乎完成\u cols=min\u obs,drop=FALSE]
}
几乎完成(df1,7)

读取
?colSums
。如果您对此感到困惑,请使用
dput
共享第一个数据帧。我没有收到您的评论。你什么意思?对不起,我没说清楚。您主要需要的函数是
colSums
。使用
dput
共享您的数据,请参阅我对我的问题进行了修改,以使其可复制。我不知道如何使用
colSums
。你想分享一下吗?