在 R 数据框中的所有列中搜索值答案

【问题标题】：Search values across all columns in R data frame在 R 数据框中的所有列中搜索值
【发布时间】：2016-10-31 13:30:18
【问题描述】：

这是一个示例数据框。

df = data.frame(company = c('a', 'b', 'c', 'd'),
                 bond = c(0.2, 1, 0.3, 0),
                 equity = c(0.7, 0, 0.5, 1),
                 cash = c(0.1, 0, 0.2, 0))
df

  company bond equity cash
1       a  0.2    0.7  0.1
2       b  1.0    0.0  0.0
3       c  0.3    0.5  0.2
4       d  0.0    1.0  0.0

我需要找到在任何列中都有 1.0 的公司。预期结果应该是 b 和 d。

请提供适用于 >20 列的解决方案。 df %>% filter(bond == 1) 之类的解决方案仅适用于搜索特定列。

dplyr 或 data.table 解决方案是可以接受的。

谢谢。

【问题讨论】：

用浮点数检查相等性是一个容易出错的事情，仅供参考。尝试查看x = (.1+.2)*(10/3)，然后测试x==1...
Fwiw，这里有一些关于这个问题的变体：stackoverflow.com/q/28233561 和 stackoverflow.com/q/25692392

标签： r dataframe data.table dplyr

【解决方案1】：

使用rowSums检查逻辑数据框是否正常工作：

df[rowSums(df[-1] == 1.0) != 0, 'company']
[1] b d
Levels: a b c d

【讨论】：

顺便说一句……您能分享一下您将如何搜索非数字列吗？
您的意思是每列的过滤条件不同吗？我认为这种方法不适用于这种情况。无论如何，您需要更具体地了解列和条件是什么。

【解决方案2】：

另一种选择：

df[unique(row(df[-1])[df[-1] == 1L]),]
#  company bond equity cash
#2       b    1      0    0
#4       d    0      1    0

df$company[unique(row(df[-1])[df[-1] == 1L])]
#[1] b d
#Levels: a b c d

【讨论】：

@PierreLafortune - 在这种情况下，是的，但我认为如果多列中有 1，则需要唯一性。

【解决方案3】：

我们也可以使用Reduce 和==

res <- df[Reduce(`+`, lapply(df[-1], `==`, 1))!=0,]
res
#   company bond equity cash
#2       b    1      0    0
#4       d    0      1    0

res$company
#[1] b d
#Levels: a b c d

【讨论】：

我认为akrun的方式是df[!!rowSums(df==1),] :)
@PierreLafortune 是的，你是对的，但有人已经用rowSums 发布了解决方案，所以我不想卷入关于抄袭的争论:-)

【解决方案4】：

var <- df %>% select(bond:cash) %>% names
plyr::ldply(var, function(x) paste("filter(df,", x, "==1)") %>% parse(text=.) %>% eval)
  company bond equity cash
1       b    1      0    0
2       d    0      1    0

【讨论】：