R 基于掩码在数据帧中选择观测值

如何基于另一个指定掩码的数据帧选择数据帧中的观测值

例如

原始数据：

> df
   V1 V2 V3 V4
1   3  3 10  5
2   4  2  3  6
3   6  7  7  5

面具：

> mask_df
      V1    V2    V3    V4
1   TRUE  TRUE  TRUE FALSE
2   TRUE FALSE  TRUE  TRUE
3  FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

预期产出：

  V1 V2 V3
1  3  3 10
2  4  3  6
3  7  7  5

下面是生成原始数据帧和掩码的代码：

#specify rows
rows = 3

#create the original dataframe
df = data.frame(V1 = sample.int(10,size = rows,replace = TRUE), 
                V2 = sample.int(10,size = rows,replace = TRUE),
                V3 = sample.int(10,size = rows,replace = TRUE), 
                V4 = sample.int(10,size = rows,replace = TRUE))

#view df
df

#create the mask dataframe
mask_df = data.frame(V1 = logical(), V2 = logical(), V3 = logical(), V4= logical())

#fill in the mask
for(i in seq(1,rows))
{
  mask_df[i,] = sample( c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE), 4, replace = FALSE)
}

#view the mask
mask_df

#attempt to pass mask to dataframe
reduced_df = df[mask_df]

---

**编辑：真值的数量保证为3，假值的数量保证为1**

这再现了您的预期结果，但我完全同意@TimBiegeleisen；这似乎是一个糟糕的数据设计和操作

ncol <- sum(df2[1, ] == TRUE);
matrix(unlist(t(df1))[unlist(t(df2))], ncol = ncol, byrow = T);
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]    3    3   10
#[2,]    4    3    6
#[3,]    7    7    5

---

ncol这再现了你的预期结果，但我完全同意@TimBiegeleisen；这似乎是一个糟糕的数据设计和操作

ncol <- sum(df2[1, ] == TRUE);
matrix(unlist(t(df1))[unlist(t(df2))], ncol = ncol, byrow = T);
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]    3    3   10
#[2,]    4    3    6
#[3,]    7    7    5

ncol这里是另一个想法，使用
mapply
使用不同的输出

mapply(function(x, y) ifelse(y, x, NA), df, mask_df)

这就给了,

注意由于您未使用种子而使用的
示例
函数
这里是另一个使用
mappy
的不同输出的想法

mapply(function(x, y) ifelse(y, x, NA), df, mask_df)

这就给了,

注意由于您使用的
示例
功能没有种子
您为什么需要此功能，因此
掩码df
与您的不同？对我来说，这看起来像是糟糕的数据设计。不幸的是，我无法影响接收数据的方式。如果FALSE的数量不等于行数，会发生什么？您是如何获得预期的输出的？它似乎与您的
mask_df
不一致。他删除
mask_df
中所有具有
FALSE
的值，并将所有内容向右移动。您为什么需要这样做？对我来说，这看起来像是糟糕的数据设计。不幸的是，我无法影响接收数据的方式。如果FALSE的数量不等于行数，会发生什么？您是如何获得预期的输出的？它似乎与您的
mask_df
不一致。他删除
mask_df
中所有具有
FALSE
的值，并将所有内容向右移动。您介意解释一下为什么这是糟糕的数据设计吗？例如，输出的列数似乎由第一行中
TRUE
s的数量决定：第1行中的3
TRUE
s给出一个包含3列的输出矩阵。让我问你：如果第1行的掩码中只有一个
TRUE
，会发生什么？预期的输出会是什么样子？很抱歉，我忘了指定true和false的数量始终为3和1为什么不将行作为数字向量存储在
列表中
？您介意解释一下为什么这是糟糕的数据设计吗？例如，输出的列数似乎由第一行中
TRUE
s的数量决定：第1行中的3
TRUE
s给出一个包含3列的输出矩阵。让我问你：如果第1行的掩码中只有一个
TRUE
，会发生什么？预期的输出结果如何？很抱歉，我忘了指定true和false的数量始终为3，为什么不将行作为数字向量存储在
列表中呢！要获得预期的输出（删除
NA
并向右移动每一行），您可以使用
apply
wich，它将实现
apply（result\u mapply，1L，function（x）x[！is.NA（x）]）
@juliennavare，我不想“污染”“这是一个按行
应用的
。我喜欢使用
mapply
！要获得预期的输出（删除
NA
并向右移动每一行），您可以使用
apply
wich，它将实现
apply（result\u mapply，1L，function（x）x[！is.NA（x）]）
@juliennavare，我不想用行
apply来“污染”它。