使用行谓词跨列过滤以仅保留负单元格值

Question

我有兴趣减少一个非常大的相关矩阵以仅保留具有负关联的单元格和行。我已经使用 df%>%filter_all(any_vars(.<0)) 减少了一些这是我之后得到的子集的一个例子。我如何根据单元格内容 select 列，而不必按名称 select：那些具有任何负值（D 和 E）的列？如果可能的话，我偏爱一个 tidyverse 的答案，但我会尽我所能。我想到了某种 across() + if_else() 因为我不介意将所有非负数变成 NA 但我想不通。

ex <- tribble(~A, ~B, ~C, ~D, ~E,
       "L", 0.133, 0.446, -0.0190, NA,
        "M", 0.166, 0.136,  0.0893, 0.0755,
        "N", 0.110, 0.159,  0.0872, -0.186,
        "O", 0.0161, NA, 0.0272, -0.0767,
      "P",  0.147, 0.0864, 0.0417, -0.0629)

Answer 1

我们可以使用 select 和 where。在短路 (&&) 中创建两个条件以匹配列类型为 numeric 并且有 any 非 NA 值小于 0

library(dplyr)
ex %>%
      dplyr::select(where(~ is.numeric(.) && any(.[complete.cases(.)] < 0)))

-输出

# A tibble: 5 x 2
        D       E
    <dbl>   <dbl>
1 -0.019  NA     
2  0.0893  0.0755
3  0.0872 -0.186 
4  0.0272 -0.0767
5  0.0417 -0.0629

如果我们想保留所选列中小于 0 的任何行

library(purrr)
ex %>%
       dplyr::select(where(~ is.numeric(.) && any(.[complete.cases(.)] < 0))) %>%
       filter(if_any(everything(), ~ . < 0))
# A tibble: 4 x 2
        D       E
    <dbl>   <dbl>
1 -0.019  NA     
2  0.0872 -0.186 
3  0.0272 -0.0767
4  0.0417 -0.0629

如果我们也想保留其他列类型

ex %>%
     dplyr::select(c(where(negate(is.numeric)),
         where(~ is.numeric(.) && any(.[complete.cases(.)] < 0)))) %>% 
     filter(if_any(where(is.numeric), ~ . < 0))
# A tibble: 4 x 3
  A           D       E
  <chr>   <dbl>   <dbl>
1 L     -0.019  NA     
2 N      0.0872 -0.186 
3 O      0.0272 -0.0767
4 P      0.0417 -0.0629

Answer 2

基础 R 选项 -

#Keep only the columns that have at least one negative value
result <- Filter(function(x) is.numeric(x) && any(x < 0, na.rm = TRUE), ex)
#Turn the values greater than 0 to NA
result[result > 0] <- NA
result

#     D       E
#   <dbl>   <dbl>
#1 -0.019 NA     
#2 NA     NA     
#3 NA     -0.186 
#4 NA     -0.0767
#5 NA     -0.0629

使用行谓词跨列过滤以仅保留负单元格值

filter across columns using row predicate to keep only negative cell values

r

filter

across