R 如何循环浏览每一行并删除那些；7“；已使用超过35次

我有一个包含400行和57个变量的数据集。每个变量的答案范围为1到7。现在我想删除那些使用相同数字（比如7）超过35次的行，因为在这种情况下该行无效。

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我如何才能做到这一点（可能是应用或for循环函数）？

您可以这样解决它

library(data.table)
set.seed(123)
df <- data.table(matrix(sample(x = 1:10, size = 40, replace = T), ncol = 5))
df

   V1 V2 V3 V4 V5
1:  3  6  3  7  7
2:  8  5  1  8  8
3:  5 10  4  6  1
4:  9  5 10  6  5
5: 10  7  9  3  8
6:  1  6  7  2  3
7:  6  2  7 10  4
8:  9  9 10 10  3

rowSums(df == 10) >= 2
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE   // The last row has two 10

# Delete the row
df[!rowSums(df == 10) >= 2]

   V1 V2 V3 V4 V5
1:  3  6  3  7  7
2:  8  5  1  8  8
3:  5 10  4  6  1
4:  9  5 10  6  5
5: 10  7  9  3  8
6:  1  6  7  2  3
7:  6  2  7 10  4

库（data.table）
种子集（123）
df=2
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE//最后一行有两个10
#删除该行
df[！行和（df==10）>=2]
V1 V2 V3 V4 V5
1:  3  6  3  7  7
2:  8  5  1  8  8
3:  5 10  4  6  1
4:  9  5 10  6  5
5: 10  7  9  3  8
6:  1  6  7  2  3
7:  6  2  7 10  4

使用

tidyverse

方法，我们可以使用

pmap

进行行计算以获得计数，然后

过滤

以获得所需的行。如果愿意，可以删除末尾的counts列。请注意，我选择了少于10个7的行，因为在随机抽样中，很少有行超过35个

库（tidyverse）
#>警告：包“dplyr”是在R版本3.5.1下构建的
种子集（12345）
df%
变异（num_sevens=pmap_int（，函数（…）和（c（…）==7））%>%
过滤器（七个数<10）%>%
不可抵抗
#>#A tibble:302 x 58
#>V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12
#>               
#>  1     6     1     6     1     2     7     3     2     6     7     2     3
#>  2     7     4     7     6     3     5     7     6     3     5     5     5
#>  3     4     5     5     3     5     2     4     7     2     7     2     4
#>  4     2     2     1     7     2     7     3     2     3     3     6     1
#>  5     3     6     2     2     6     2     5     7     1     2     7     3
#>  6     4     2     2     2     7     3     3     7     2     6     5     4
#>  7     6     6     2     4     5     3     7     7     2     7     7     6
#>  8     7     1     2     6     6     7     3     2     6     6     7     7
#>  9     1     4     6     1     7     1     6     4     7     6     4     4
#> 10     2     6     4     2     6     4     3     5     1     3     6     7
#> # ... 还有292行，46个变量：V13，V14，
#>#V15、V16、V17、V18、V19、V20、，
#>#V21、V22、V23、V24、V25、V26、，
#>#V27、V28、V29、V30、V31、V32、，
#>#V33、V34、V35、V36、V37、V38、，
#>#V39、V40、V41、V42、V43、V44、，
#>#V45、V46、V47、V48、V49、V50、，
#>#V51、V52、V53、V54、V55、V56、，
#>五分之五十七，七分之七

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由（v0.2.0）于2018-08-01创建。

如果我理解正确，您可以使用循环：

## some data
Data <- matrix(nrow = 3, ncol = 57)
Data[1, ] <- c(rep(1,36),sample(1:7,57-36, replace = TRUE))
Data[2, ] <- sample(1:7,57, replace = TRUE)
Data[3, ] <- sample(1:7,57, replace = TRUE)

## variable for storing the rows that does not match the pattern (thoose to keep)
rows <- NULL

## loop
for (i in 1:nrow(Data)){
    counts <- table(Data[i, ])
    if(!any(counts > 35)) rows <- c(rows, i)
}

## filtered data
Data <- Data[rows, ]

##一些数据
数据会考虑添加更多关于你的问题的信息，以便人们能够更好地理解它，例如你的代码来解决这个问题。