在 R 中使用 map 函数进行过滤

Question

我正在尝试过滤数据框的多列 (15)。具体来说，我想使用 Q3 + IQR1.5 和 Q1 - IQR1.5 方法移除异常值。

玩具示例：

library(tidyverse)
aa <- c(2,3,4,3,2,2,1,6,5,4,3,1,15)
bb <- c(0.2,20,30,40,30,20,20,10,30,40,30,10,10)
cc <- c(-9,2,3,4,3,2,2,1,5,4,3,1,25)

df <- tibble(aa,bb,cc)

我试过没有成功：

i <- NULL
for(i in 1:ncol(fat)){
   po <- fat %>% 
     filter(.[[i]] >= (quantile(.[[i]], .25) - IQR(.[[i]]) * 1.5))
   
   po <- fat %>% 
     filter(.[[i]] <= (quantile(.[[i]], .75) + IQR(.[[i]]) * 1.5))
}

我可以使用过滤器和映射函数来执行此操作吗？以及如何？

非常感谢 GS

Answer 1

我们可以使用 filter 和 if_all/across

library(dplyr)
df %>%
    filter(if_all(where(is.numeric), ~ (.>= (quantile(., .25) - IQR(.) * 1.5 )) &
           (.<= (quantile(., .75) + IQR(.) * 1.5 ))))

Answer 2

这里有几个使用 sapply/lapply 的基本 R 选项。我们编写了一个自定义函数来检测异常值并将其应用于每一列，并且 select 仅应用于其中没有异常值的行。

is_outlier <- function(x) {
  x <= (quantile(x, .25) - IQR(x) * 1.5) | x >= (quantile(x, .75) + IQR(x) * 1.5)
} 

df[!Reduce(`|`, lapply(df, is_outlier)), ]

#      aa    bb    cc
#   <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     3    20     2
# 2     4    30     3
# 3     3    40     4
# 4     2    30     3
# 5     2    20     2
# 6     1    20     2
# 7     6    10     1
# 8     5    30     5
# 9     4    40     4
#10     3    30     3
#11     1    10     1

使用sapply-

df[rowSums(sapply(df, is_outlier)) == 0, ]

在 R 中使用 map 函数进行过滤

Filter with map function in R

r

filter

dataframe

purrr

tibble