R 在数据帧中使用lappy/apply查找子集

我有两个数据帧单元和支持（如下所示）。我想要使用以下条件的“cell”的子集：与向量b元素匹配的所有“support”行。我的输出将由所有这些“cell”行组成

a<-c(0,1,0)
b<-c(0,0,1)
level = c(3,2,4)
zero = c(1,2,1)


cell <- do.call(expand.grid, lapply(level, seq))    #create all cell
support <- t(apply(cell, 1, function(x) +(x != zero)))


> cell
   Var1 Var2 Var3
1     1    1    1
2     2    1    1
3     3    1    1
4     1    2    1
5     2    2    1
6     3    2    1
7     1    1    2
8     2    1    2
9     3    1    2
10    1    2    2
11    2    2    2
12    3    2    2
13    1    1    3
14    2    1    3
15    3    1    3
16    1    2    3
17    2    2    3
18    3    2    3
19    1    1    4
20    2    1    4
21    3    1    4
22    1    2    4
23    2    2    4
24    3    2    4
> support
      Var1 Var2 Var3
 [1,]    0    1    0
 [2,]    1    1    0
 [3,]    1    1    0
 [4,]    0    0    0
 [5,]    1    0    0
 [6,]    1    0    0
 [7,]    0    1    1
 [8,]    1    1    1
 [9,]    1    1    1
[10,]    0    0    1
[11,]    1    0    1
[12,]    1    0    1
[13,]    0    1    1
[14,]    1    1    1
[15,]    1    1    1
[16,]    0    0    1
[17,]    1    0    1
[18,]    1    0    1
[19,]    0    1    1
[20,]    1    1    1
[21,]    1    1    1
[22,]    0    0    1
[23,]    1    0    1
[24,]    1    0    1
> hD<-lapply(1:nrow(cell), function (x) cell[which(sum(support[x,]==b)==3),])
> do.call(rbind, hD)
  Var1 Var2 Var3
1    1    1    1
2    1    1    1
3    1    1    1

---

您可以将

b

值与

support

中的每一行进行比较，方法是将其转置，然后在

单元格中选择所有值都匹配的行

cell[colSums(t(support) == b) == length(b), ]

#   Var1 Var2 Var3
#10    1    2    2
#16    1    2    3
#22    1    2    4

也可以使用
扫描
：

cell[rowSums(sweep(support, 2, b, `==`)) == length(b), ]


要与
a
和
b
进行比较，我们可以分别匹配它们：

cell[colSums(t(support) == b) == length(b) | 
     colSums(t(support) == a) == length(a), ]

或者使用
lappy
：

cell[Reduce(`|`, lapply(list(a, b), function(x) 
           colSums(t(support) == x) == length(x))), ]

这是另一个基本的R选项

subset(cell,Reduce(`&`,as.data.frame(t(t(support)==b))))

或

给

   Var1 Var2 Var3
10    1    2    2
16    1    2    3
22    1    2    4

这里有一个
apply
逻辑，它适用于这两个需求

cell[apply(support, 1, function(x) all(x == b)), ]
#    Var1 Var2 Var3
# 10    1    2    2
# 16    1    2    3
# 22    1    2    4

cell[apply(support, 1, function(x) all(x == b) | all(x == a)), ]
#    Var1 Var2 Var3
# 1     1    1    1
# 10    1    2    2
# 16    1    2    3
# 22    1    2    4

我们也可以这样做

cell[!rowSums(support != b[col(support)]),]
#   Var1 Var2 Var3
#10    1    2    2
#16    1    2    3
#22    1    2    4

如果我再添加一个条件：与向量a和b匹配的所有行。a与第1行匹配。您将如何在代码中添加此条件？@Dihan您可以将这两个条件组合在一起
单元格[colSums（t（support）==b）==length（b）| colSums（t（support）==a）==length（a），]
。请参阅更新的答案。
yz列和中的H_D（level，zero，yz）错误（support==x）：“x”必须是至少两个维度的数组
您能修复此错误吗？当我使用colSums时会发生这种情况。@Dihan的
level
和
zero
的长度不应该与
a
和
b
相同吗？那么，您将如何比较这两个变量？
yz H_D（level，zero，yz）colSums中的错误（support==x）：“x”必须是至少两个维度的数组
您能修复此错误吗？当我使用colSums时会发生这种情况。@Dihan错误似乎与对象结构有关。您是否有
向量
或
数据帧/矩阵
。在这个例子中，我发现
单元格
是
data.frame
。如果它是一个
向量
，那么您可能会得到这样一个错误。i、 e.
v1它可以是向量或数据帧。它适用于数据帧。我尝试了drop=FALSE，但不起作用@正如我所说的，如果它是一个
向量
，它将不能与
行和
或
列和
一起工作。您可以使用
创建检查，如果（is.vector（cell）），则执行此操作，否则执行该操作
cell[apply(support, 1, function(x) all(x == b)), ]
#    Var1 Var2 Var3
# 10    1    2    2
# 16    1    2    3
# 22    1    2    4

cell[apply(support, 1, function(x) all(x == b) | all(x == a)), ]
#    Var1 Var2 Var3
# 1     1    1    1
# 10    1    2    2
# 16    1    2    3
# 22    1    2    4

cell[!rowSums(support != b[col(support)]),]
#   Var1 Var2 Var3
#10    1    2    2
#16    1    2    3
#22    1    2    4