如何使用循环删除R中所有具有负值的行

Question

我是循环新手。我有一个笨重的数据框，我想减少它，以便只保留没有负数的观察值（行）。这就是我被困的地方。这每次都会创建一个空值，而不是修剪后的数据框。

    mydata=for (i in names(df)) {
      subset(df, df[[ paste(i)]]>=0) 
    }

Answer 1

你不需要循环:)

DF=structure(list(ID = c(1, 1, 1, -1, 2), Items = c("D", "A", "A", 
"A", "B"), Sequence = c(1, 2, -2, 1, 2)), .Names = c("ID", "Items", 
"Sequence"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

 DF
#  ID Items Sequence
#1  1     D        1
#2  1     A        2
#3  1     A       -2
#4 -1     A        1
#5  2     B        2


new_DF = DF[apply(DF<0,1,function(x) !any(x)),]

new_DF
#  ID Items Sequence
#1  1     D        1
#2  1     A        2
#5  2     B        2

Answer 2

纯矢量化解决方案怎么样：

DF[!rowSums(DF < 0), ]
#  ID Items Sequence
#1  1     D        1
#2  1     A        2
#5  2     B        2

数据

DF=structure(list(ID = c(1, 1, 1, -1, 2), Items = c("D", "A", "A", 
"A", "B"), Sequence = c(1, 2, -2, 1, 2)), .Names = c("ID", "Items", 
"Sequence"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

说明

比较 DF < 0 对 data.frame

中的每个值给出 TRUE/FALSE

DF < 0
#         ID Items Sequence
# [1,] FALSE FALSE    FALSE
# [2,] FALSE FALSE    FALSE
# [3,] FALSE FALSE     TRUE
# [4,]  TRUE FALSE    FALSE
# [5,] FALSE FALSE    FALSE

rowSums() 然后给我们每行的总和（如 TRUE == 1, FALSE == 0）

rowSums(DF<0)
# [1] 0 0 1 1 0

所以我们可以使用这个向量来对我们的 data.frame 进行子集化。但是，因为我们希望它的值都是正的（即 rowSums == 0），所以我们否定过滤器

DF[!rowSums(DF < 0), ]

如何使用循环删除R中所有具有负值的行

How to use a loop to delete all rows with negative values in R

loops

r

subset