列表中的列名/data.R表中的多列条件

在

data.table

方面相当新手，所以我肯定错过了一些明显的东西

DT <- data.table(a=1:4,b=c(0,1,2,3),c=c(0,2,0,3),d=c(0,3,2,1),e=c(0,8,5,3))
   a b c d e
1: 1 0 0 0 0
2: 2 1 2 3 8
3: 3 2 0 2 5
4: 4 3 3 1 3

显然没有用

---

欢迎指点

DT[，colNames]

尝试从

DT

中提取名为

colNames

的列。要将

colNames

作为列名向量，可以使用

.colNames

，然后使用

rowSums

按行检查条件：

DT[rowSums(DT[, ..colNames] != 0) > 0]

#   a b c d e
#1: 2 1 2 3 8
#2: 3 2 0 2 5
#3: 4 3 3 1 3

如果选择

b、c、d、e

列均为零的行：

DT[rowSums(DT[, ..colNames] != 0) == 0]

#   a b c d e
#1: 1 0 0 0 0

---

另外两个选择：

将

与=FALSE一起使用

：

DT[rowSums(DT[, colNames, with=FALSE] != 0) > 0]

或者使用

mget

：

DT[rowSums(DT[, mget(colNames)] != 0) > 0]

---

我们可以使用

Reduce

和

+

DT[DT[, !Reduce(`+`, lapply(.SD, `!=`, 0)), .SDcols = colNames]]
#   a b c d e
#1: 1 0 0 0 0

---

为完整起见，还有一种

data.table

方法，通过编程方式使用变量列连接到子集：

library(magrittr) # just for convenience
# create helper table with selection criteria to join with
mDT <- colNames %>% length() %>% rep(0, .) %>% as.list() %>% as.data.table() %>% setnames(colNames)
# join to subset
DT[mDT, on = names(mDT), nomatch = 0L]

助手表

mDT

如下所示：

---

此方法也适用于其他

mDT

，例如

mDT <- CJ(a = 3:4, b = 2:3) # cross join

---

或者

.SDcols

-

DT[DT[，行和（.SD！=0）==0，.SDcols=colNames]，]

谢谢您的回答。由于某种原因，

。

运算符在我的情况下不起作用。其余的都是。将验证第二个答案，因为它更干净、更通用。很好，因为它可以轻松修改以适应任何条件（与其他解决方案相反，由于我的问题，它特别关注

==0

）

   a b c d e
1: 1 0 0 0 0

   b c d e
1: 0 0 0 0

mDT <- CJ(a = 3:4, b = 2:3) # cross join

   a b
1: 3 2
2: 3 3
3: 4 2
4: 4 3

DT[mDT, on = names(mDT), nomatch = 0L]

   a b c d e
1: 3 2 0 2 5
2: 4 3 3 1 3