R 对每个列使用不同条件筛选所有

我有下面的向量

vec1 = c(0.001, 0.05, 0.003, 0.1)

和一个数据帧

df = data_frame( x = seq(0.001, 0.1, length.out = 10), y = seq(0.03, 0.07, length.out = 10), z = seq(0, 0.005, length.out = 10), w = seq(0.05, 0.25, length.out = 10))

我想过滤

df

，这样输出将包含

df

的行，在每列中，最小值将是相应的

vec1-0.05

，最大值将是

vec1+0.05

因此，在此示例中，只有前4行满足此条件（在

x

中，我允许基于

vec1

的第一个条目

-0.049到0.501

，在

y

中，我允许基于第二个条目

0

到

0.1

，依此类推）

我相信这可以通过

filter\u all

和

（.）

来实现，这是一种类似于

filter_all(df, all_vars(. >= (vec1(.) - 0.05) &  . <= (vec1(.) + 0.05))))

---

filter\u all（df，all_vars（.>=（vec1（）-0.05）&.我们可以在数据帧上使用
mapply
，并将其与
vec1
一起传递，检查哪些值满足条件，并仅选择所有列中都有
TRUE
值的行

df[rowSums(mapply(function(x, y) x > (y-0.05) & x < (y+0.05),
                                           df, vec1))  == ncol(df), ]

#      x      y        z      w
#   <dbl>  <dbl>    <dbl>  <dbl>
#1 0.0120 0.0344 0.000556 0.0722
#2 0.0230 0.0389 0.00111  0.0944
#3 0.0340 0.0433 0.00167  0.117 
#4 0.0450 0.0478 0.00222  0.139 

df[行和（mapply（函数（x，y）x>（y-0.05）和x<（y+0.05），
df，vec1））==ncol（df），]
#x y z w
#           
#1 0.0120 0.0344 0.000556 0.0722
#2 0.0230 0.0389 0.00111  0.0944
#3 0.0340 0.0433 0.00167  0.117 
#4 0.0450 0.0478 0.00222  0.139 
或
行和（df>（vec1[col（df）]-0.05）和df<（vec1[col（df）]+0.05））==ncol（df）