根据一列中的值从数据框中删除行答案

【问题标题】：Remove rows from a dataframe based on a value in one column根据一列中的值从数据框中删除行
【发布时间】：2014-08-09 07:02:35
【问题描述】：

我有一个数据框（从 csv 文件导入）如下

moose     loose     hoose
   2        3         8
   1        3         4
   5        4         2
   10       1         4

R 代码应该生成一个均值列，然后我想删除均值

 moose     loose     hoose     mean 
   2        3         8        4.3
   1        3         4        2.6
   5        4         2        3.6
   10       1         4         5

最终应该是：

  moose     loose     hoose    mean 
    2        3         8       4.3
    10       1         4        5

如何在 R 中做到这一点？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

 dat2 <- subset(transform(dat1, Mean=round(rowMeans(dat1),1)), Mean >=4)
 dat2
  # moose loose hoose Mean
 #1     2     3     8  4.3
 #4    10     1     4  5.0

使用data.table

 setDT(dat1)[, Mean:=rowMeans(.SD)][Mean>=4]
 #  moose loose hoose     Mean
 #1:     2     3     8 4.333333
 #2:    10     1     4 5.000000

【讨论】：

【解决方案2】：

我假设您的数据名为d。然后你运行：

d$mean <- rowMeans(d)  ## create a new column with the mean of each row
d <- d[d$mean >= 4, ]  ## filter the data using this column in the condition

我建议您阅读有关在 data.frame 中创建变量和过滤数据的内容。这些是非常常见的操作，您可以在许多情况下使用。

【讨论】：

【解决方案3】：

您还可以使用within，它允许您分配/删除列，然后返回转换后的数据。以df开头，

> df
#  moose loose hoose
#1     2     3     8
#2     1     3     4
#3     5     4     2
#4    10     1     4

> within(d <- df[rowMeans(df) > 4, ], { means <- round(rowMeans(d), 1) })
#  moose loose hoose means
#1     2     3     8   4.3
#4    10     1     4   5.0

【讨论】：

因为我想要三个特定列的平均值，所以我使用了以下内容：df$Means 100,], { 表示
within(d <- df[rowMeans(df)>100, 15:17], { mean <- rowMeans(d) })
谢谢理查德，虽然我仍然在 rowMeans(df) 中遇到错误：'x' must be numeric