任何列中存在特定值的子集数据框[重复]答案

【问题标题】：Subset dataframe on presence of certain value in any column [duplicate]任何列中存在特定值的子集数据框[重复]
【发布时间】：2021-02-25 09:02:25
【问题描述】：

我有一个（令人尴尬的）简单问题：如何根据数据框的任何列中的单个值过滤或子集数据框：

df <- data.frame(
  v1 = c(1:10),
  v2 = c(10:1),
  v3 = c(1,3,2,9,5,6,1,2,3,9)
)

假设，我想在任何列中包含值9 的那些行上对df 进行子集化。我可以这样做：

df[df[,1]==9|df[,2]==9|df[,3]==9,]
   v1 v2 v3
2   2  9  3
4   4  7  9
9   9  2  3
10 10  1  9

但是对于这样一个微不足道的任务，一个如此复杂的代码！必须有更有效的方法，在base R或其他包中。

【问题讨论】：

标签： r filter subset

【解决方案1】：

使用rowSums：

subset(df, rowSums(df == 9, na.rm = TRUE) > 0)

#   v1 v2 v3
#2   2  9  3
#4   4  7  9
#9   9  2  3
#10 10  1  9

【讨论】：

【解决方案2】：

其他解决方案：

df <- data.frame(
  v1 = c(1:10),
  v2 = c(10:1),
  v3 = c(1,3,2,9,5,6,1,2,3,9)
)

df[apply(df, 1, function(x) any(x == 9)), ]
#>    v1 v2 v3
#> 2   2  9  3
#> 4   4  7  9
#> 9   9  2  3
#> 10 10  1  9

^{由reprex package (v1.0.0) 于 2021 年 2 月 25 日创建}

使用 tidyverse

library(tidyverse)
df %>% 
  rowwise() %>% 
  filter(any(c_across(everything()) == 9))
#> # A tibble: 4 x 3
#> # Rowwise: 
#>      v1    v2    v3
#>   <int> <int> <dbl>
#> 1     2     9     3
#> 2     4     7     9
#> 3     9     2     3
#> 4    10     1     9

^{由reprex package (v1.0.0) 于 2021 年 2 月 25 日创建}

【讨论】：