是否有方法从data.frame中具有相似后缀的不同列中选择行？

我在R中有一个数据帧，如下所示

PROBE_ID    H_1AVG_Signal   H_1Detection Pval   H_2AVG_Signal   H_2Detection Pval   GH_1AVG_Signal  GH_1Detection Pval
ILMN_1343291    47631.78    0.00            53022.43    0.00            46567.29    0.00
ILMN_1651229    135.42      0.01            161.59      0.01            162.46      0.04
ILMN_1651260    80.81       0.86            88.05       0.86            92.45       0.89
ILMN_1651279    143.65      0.01            138.96      0.04            113.29      0.47

PROBE_ID    H_1AVG_Signal   H_1Detection Pval   H_2AVG_Signal   H_2Detection Pval   GH_1AVG_Signal  GH_1Detection Pval
ILMN_1343291    47631.78    0.00            53022.43    0.00            46567.29    0.00
ILMN_1651229    135.42      0.01            161.59      0.01            162.46      0.04

是否有任何可能的方法使用公共后缀detection Pval对所有样本的包含探测p值<0.05的探针ID的数据进行子集划分，以最终获得如下子集数据

PROBE_ID    H_1AVG_Signal   H_1Detection Pval   H_2AVG_Signal   H_2Detection Pval   GH_1AVG_Signal  GH_1Detection Pval
ILMN_1343291    47631.78    0.00            53022.43    0.00            46567.29    0.00
ILMN_1651229    135.42      0.01            161.59      0.01            162.46      0.04
ILMN_1651260    80.81       0.86            88.05       0.86            92.45       0.89
ILMN_1651279    143.65      0.01            138.96      0.04            113.29      0.47

PROBE_ID    H_1AVG_Signal   H_1Detection Pval   H_2AVG_Signal   H_2Detection Pval   GH_1AVG_Signal  GH_1Detection Pval
ILMN_1343291    47631.78    0.00            53022.43    0.00            46567.29    0.00
ILMN_1651229    135.42      0.01            161.59      0.01            162.46      0.04

我真的很感激关于如何创建这样一个子集的建议。

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谢谢。

如果您总是知道您将拥有的列名，那么您可以使用dplyr筛选器获得所需的结果

library(dplyr)

main.df <- main.df %>%
           filter(`H_1Detection Pval` < 0.05 | `H_2Detection Pval` < 0.05 | `GH_1Detection Pval` < 0.05)

如果您不总是知道列名，可以动态地获取它们，并将它们插入到dplyr filter_uu命令中，如下所示

library(dplyr)
# Find any columns that contain "detection" in the column name
det.cols <- colnames(main.df)[which(grepl("detection",tolower(colnames(main.df))))]

# Create a filter string from the column names in the format of
# "`column name` < 0.05 | `column name2` < 0.05"
filt <- gsub(","," | ",toString(paste("`",det.cols,"`"," < 0.05", sep = "")))

# Apply the filter to the dataframe
main.df <- main.df %>%
           filter_(filt)

filter_at是对列进行动态检测的一种更简单的方法，如中所述

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main.df%>%filter\u atvarscontainsDetection Pval，.vars\u predicate=any\u vars.<0.5

欢迎来到StackOverflow！请阅读相关信息以及如何给出建议。这将使其他人更容易帮助您。您可能需要类似以下内容：df[rowSumsdf[，grepl'Detection Pval'，namedf，fixed=TRUE]<0.05>0，]@Jaap，谢谢。我编辑了我的问题，希望现在更好。我尝试了代码，但matrixunlistvalue中出现错误，recursive=FALSE，use.names=FALSE，nrow=nr，：“data”必须是向量类型，是“NULL”您的数据帧的classname\u返回什么？@Jaap it返回数据。frameThank。parsetext=x中出现错误：尝试对将筛选器应用于DataFrame的最后一个代码使用零长度变量名确保替换det.cols中main.df的两个实例我确实用数据名替换了main.df。我只得到了上一个代码的错误。我猜它没有得到列名称中包含检测的列的任何匹配项，这将为det.cols创建一个空向量。由于det.cols为空，因此导致错误出现在最后一行。请注意，此代码将列名与所有小写字母进行比较，因此请确保将det.cols行中的grepl模式保留为所有小写字母，否则它将不会返回任何值。我尝试将标题更改为小写，但它返回的筛选数据没有错误消息。但现在过滤的数据中含有ILMN_1651279基因，第三个样本的检测pval>0.05。