如果行中的任何值大于 n，如何从 R 数据框中删除一行？

如果行中的任何值大于 n，可以通过使用带有单方括号和否定运算符的子集来从 R 数据框中删除一行。我们将对大于 n 的值进行子集化，然后对子集取反，如下面给出的示例所示。

示例 1

以下代码段创建了一个示例数据框 -

x1<-rpois(20,5)
x2<-rpois(20,2)
x3<-rpois(20,8)
df1<-data.frame(x1,x2,x3)
df1

输出结果

创建以下数据框 -

   x1 x2  x3
1  4  2  12
2  4  0  10
3  3  0  10
4  5  3   5
5  6  0   8
6  4  1   7
7  2  1   7
8  4  1  10
9 10  0  10
10 6  4   4
11 3  3  13
12 7  0   8
13 3  1   7
14 4  0   6
15 5  3   5
16 4  0   2
17 3  3   7
18 6  2   7
19 7  3  17
20 2  3  11

如果行中的任何值大于 10，要从 df1 中删除行，请将以下代码添加到上述代码段中 -

df1[!rowSums(df1>10),]

输出结果

如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -

   x1 x2 x3
2  4  0  10
3  3  0  10
4  5  3   5
5  6  0   8
6  4  1   7
7  2  1   7
8  4  1  10
9 10  0  10
10 6  4   4
12 7  0   8
13 3  1   7
14 4  0   6
15 5  3   5
16 4  0   2
17 3  3   7
18 6  2   7

示例 2

以下代码段创建了一个示例数据框 -

y1<-rnorm(20)
y2<-rnorm(20)
y3<-rnorm(20)
df2<-data.frame(y1,y2,y3)
df2

输出结果

创建以下数据框 -

      y1          y2             y3
1  0.23815055   0.44797910   -0.009917453
2 -0.82579339  -0.67543673   -0.313231987
3  0.93456545   0.34720074    0.856496009
4 -0.14107504  -0.66473395   -0.102566172
5 -0.31613111   0.79806925   -0.464500620
6  0.13722725   0.42098274    0.800216082
7 -0.46063194  -1.19591354   -0.935939317
8  1.25424818   0.77225841    0.508798438
9  1.18270201   0.40060187    0.718047210
10 1.11736153   0.74206460    1.529896849
11 -0.96901766  1.72965814   -1.138898309
12 -0.01484298  0.62858032    1.805046282
13 -0.01423460  0.80616290   -0.290950215
14 -0.80448205 -0.78334124   -0.589883476
15 -0.04113097 -0.22948217    0.689388447
16 -0.66901901  0.85912428    1.078791419
17 -0.07033102 -0.05181978    0.707799373
18 0.21166522   0.73385673    1.254184717
19 0.03052462   0.49958642    0.066300327
20 0.60012460   0.91094585    0.881134455

如果行中的任何值大于 0.5，要从 df2 中删除行，请将以下代码添加到上述代码段中 -

df2[!rowSums(df2>0.5),]

输出结果

如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -

       y1          y2           y3
1   0.23815055   0.4479791  -0.009917453
2  -0.82579339  -0.6754367  -0.313231987
4  -0.14107504  -0.6647339  -0.102566172
7  -0.46063194  -1.1959135  -0.935939317
14 -0.80448205  -0.7833412  -0.589883476
19  0.03052462   0.4995864   0.066300327