按条件从列表中删除元素

Remove elements from a list by condition

我有一个包含 108 个数据帧的列表,假设它称为“LDF”,在此列表中,所有对象都具有相同的列“VALUE”等。我需要做的是对 R:

如果列表的每个 DF 的 SUM(VALUE) 大于 0,则将此元素保留在列表中,否则,将其删除。

基本上我应该在过程结束时有 104 个数据帧

我正在避免使用 for 循环。有人能想到使用 APPLY 的解决方案吗?

正在尝试:

LDF <- LDF[sapply(LDF$Value, sum) > 0]

但结果是 'List of 0'

采样 df:

LDF <- list(structure(list(Date = structure(c(18765, 18767, 18778, 18778, 
18779, 18787, 18795, 18809, 18809, 18809, 18820, 18821, 18848, 
18864, 18871, 18880, 18885, 18886), class = "Date"), Value = c(120000, 
40000, 55000, -11.38, -115091.86, 30000, 98400, 1720, 50000, 
-50062.58, -2502.82, -20021.71, 28619.27, 45781.12, 14953.83, 
-6017.31, -3310.73, -140372.91)), row.names = c(NA, -18L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame")), structure(list(Date = structure(c(18820, 
18820, 18820, 18820, 18820, 18821, 18857, 18857, 18857, 18857, 
18857, 18857, 18858, 18871, 18871, 18887, 18887, 18890, 18890
), class = "Date"), Value = c(41000, 41000, 122754.88, 41000, 
41000, 82000, -41080.42, -41432.51, -160308.38, -120504.54, -37214.87, 
-76707.98, -42592.41, -41248.63, -41824.33, -120572.42, -37472.61, 
-79312, -34830.47)), row.names = c(NA, -19L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame")))

我们需要提取循环内的列。 LDF 是一个 list 的数据。frame/tibble,因此 LDF$Value 不存在

i1 <- sapply(LDF, function(x) sum(x$Value)) > 0
LDF[i1]

-输出

[[1]]
# A tibble: 18 x 2
   Date           Value
   <date>         <dbl>
 1 2021-05-18  120000  
 2 2021-05-20   40000  
 3 2021-05-31   55000  
 4 2021-05-31     -11.4
 5 2021-06-01 -115092. 
 6 2021-06-09   30000  
 7 2021-06-17   98400  
 8 2021-07-01    1720  
 9 2021-07-01   50000  
10 2021-07-01  -50063. 
11 2021-07-12   -2503. 
12 2021-07-13  -20022. 
13 2021-08-09   28619. 
14 2021-08-25   45781. 
15 2021-09-01   14954. 
16 2021-09-10   -6017. 
17 2021-09-15   -3311. 
18 2021-09-16 -140373. 

要检查被删除的元素,否定(!)逻辑向量并检查

which(!i1)

给出位置

LDF[!i1]

或者也可以使用 Filter

Filter(\(x) sum(x$Value) >0, LDF)

keep 来自 purrr

library(purrr)
keep(LDF, ~ sum(.x$Value) > 0)

或者相反的是discard

discard(LDF, ~ sum(.x$Value) > 0)