通过R中的数字列选择数据帧

这在python中很容易做到，但在R中却把我绊倒了

numeric_cols<-data_all %>% select_if(is.numeric)
columns <-colnames(numeric_cols)
data_all[colnames] # returns dataframe selection

data_all[which(rowSums(data_all[colnames]) > 300),]

返回

<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>

我该如何在R

中实现这一点尝试一下：

numeric_cols <- data_all %>%
    select_if(is.numeric)

num_cols <- names(numeric_cols)

data_all <- data_all %>%
    select(num_cols) 

data_all$row_sum <- rowSums(data_all)

data_all <- data_all %>%
    filter(row_sum > 300)

numeric\u cols%
如果（为数值型），请选择
num_cols如果不知道确切的问题要求和可复制的代码，回答您的问题有点困难。
这就是你想要的吗

numeric_cols<-data_all %>% select_if(is.numeric)
columns <-colnames(numeric_cols)

data_all<-data_all[columns] # returns dataframe selection

data_all[rowSums(data_all[columns] > 300),]

numeric\u cols%select\u if（is.numeric）
列您可以将
sapply
与
is.numeric
一起使用，如下所示：

#分配一个数据集
数据A C D
#R> 150
#R> 2350
#R> 3700

然后，如果只需要总和大于300的行，则可以执行类似操作：

dat[rowSums（dat[sappy（dat，is.numeric）]）>300，]
#R> A、B、C、D
#R> 2真2 350
#R> 3假3700

没有非数值列的解决方案是：

dat 300，]
#R> A C D
#R> 2350
#R> 3700
在本例中，使用名为
data\u all
的数据帧。警告提示您使用了名为
data\u wideALL
的数据帧。您是否需要
data\u wideALL[rowSums（data\u wideALL[colnames]）>300]
？（此处不需要
哪个
）为了让我们帮助您，请提供一个。例如，要生成最小数据集，可以使用
head（）
、
subset（）
或索引。然后使用
dput（）
给我们一些可以立即放入R的东西。另外，请确保你知道该怎么做。有关更多信息，请访问Stack Overflow。非常感谢。
numeric_cols<-data_all %>% select_if(is.numeric)
columns <-colnames(numeric_cols)

data_all<-data_all[columns] # returns dataframe selection

data_all[rowSums(data_all[columns] > 300),]