按dplyr删除行，但保留行名索引 让我们考虑以下数据： df1 <-data.frame('col_1'=rnorm(100),'col_2'=runif(100),'col_3'=rexp(100)) head(df1) col_1 col_2 col_3 1 1.1626853 0.7081688 0.1356186 2 -0.5859245 0.8679017 0.4680558 3 1.7854650 0.4107538 0.5867553 4 -1.3325937 0.3032165 0.4111656 5 -0.4465668 0.8882200 3.4235329 6 0.5696061 0.4715614 1.0981746

但是，我丢失了唯一的编号，即我只有一个新的数据框，其中的行是1-49，我想删除旧的索引，只删除数据。是否有可能做到这一点？

最好的方法是创建一个新列，其中包含行索引，因为TIBLES不支持行名

library(dplyr)

df1 %>%
  mutate(row = row_number()) %>%
  filter(col_1 > 0)

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最好的方法是创建一个带有行索引的新列，因为TIBLES不支持行名

library(dplyr)

df1 %>%
  mutate(row = row_number()) %>%
  filter(col_1 > 0)

---

要保留行索引，请尝试以下操作：

library(tidyverse)
#Data
df1 <-data.frame('col_1'=rnorm(100),'col_2'=runif(100),'col_3'=rexp(100))
#Code
new <- df1 %>% rownames_to_column('id') %>%
  filter(col_1>0) %>%
  column_to_rownames('id')

---

要保留行索引，请尝试以下操作：

library(tidyverse)
#Data
df1 <-data.frame('col_1'=rnorm(100),'col_2'=runif(100),'col_3'=rexp(100))
#Code
new <- df1 %>% rownames_to_column('id') %>%
  filter(col_1>0) %>%
  column_to_rownames('id')

---

使用

dplyr

，我们可以使用

slice

library(dplyr)
df1 %>%
   mutate(row = row_number()) %>%
   slice(which(col_1 > 0))

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使用

dplyr

，我们可以使用

slice

library(dplyr)
df1 %>%
   mutate(row = row_number()) %>%
   slice(which(col_1 > 0))

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我认为

rownames\u to_column（）

from

tibble

在技术上可能更安全，因为它保留了“真正的”原始行索引，而使用

row\u编号（）

则假定顺序索引，这在这里是正确的，但可能并不总是正确的。我认为

rownames\u to_column（）

from

tibble

在技术上可能更安全，因为它保留了“真实”的原始行索引，而使用

row\u number（）

假定顺序索引，这在这里是真实的，但可能并不总是如此。