通过跨多列测试逻辑条件进行过滤答案

【问题标题】：Filter by testing logical condition across multiple columns通过跨多列测试逻辑条件进行过滤
【发布时间】：2018-05-24 06:01:25
【问题描述】：

dplyr 中是否有一个函数允许您针对选择的列测试相同的条件？

获取以下数据框：

Demo1 <- c(8,9,10,11)
Demo2 <- c(13,14,15,16)
Condition <- c('A', 'A', 'B', 'B')
Var1 <- c(13,76,105,64)
Var2 <- c(12,101,23,23)
Var3 <- c(5,5,5,5)

df <- as.data.frame(cbind(Demo1, Demo2, Condition, Var1, Var2, Var3), stringsAsFactors = F)
df[4:6] <- lapply(df[4:6], as.numeric)

我想取出 Var1、Var2 或 Var3 中至少有一个大于 100 的所有行。我意识到我可以使用一系列 or 语句来做到这一点，如下所示：

df <- df %>% 
  filter(Var1 > 100 | Var2 > 100 | Var3 > 100)

但是，由于我的实际数据集中有很多列，因此这将非常耗时。我假设有一些相当简单的方法可以做到这一点，但无法在 SO 上找到解决方案。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我们可以通过filter_at 和any_vars 做到这一点

df %>% 
  filter_at(vars(matches("^Var")), any_vars(.> 100))
#   Demo1 Demo2 Condition Var1 Var2 Var3
#1     9    14         A   76  101    5
#2    10    15         B  105   23    5

或者使用base R，创建一个包含lapply 和Reduce 的逻辑表达式并对行进行子集化

df[Reduce(`|`, lapply(df[grepl("^Var", names(df))], `>`, 100)),]

【讨论】：

df %>% filter_if(str_detect(colnames(.), "^Var"), any_vars(. > 100)) 也可以使用
df %>% filter_at(vars(starts_with("Var")), any_vars(.> 100)) 更像是一个基于dplyr 的选项。
谢谢，所有这些答案和 cmets 都很有用。

【解决方案2】：

在base-R 中，可以使用rowSums 编写相同的过滤器：

df[rowSums((df[,grepl("^Var",names(df))] > 100)) >= 1, ]

#   Demo1 Demo2 Condition Var1 Var2 Var3
# 2     9    14         A   76  101    5
# 3    10    15         B  105   23    5

【讨论】：