分组，然后过滤数据

Question

我有以下df：

  A B C D E F
1 8 0 0 0 0 0
2 2 1 5 7 1 2
3 1 0 0 2 1 0
4 6 0 0 0 0 2

我想首先将数据分成两组，每组有3个重复，例如A:C是一组，D:F是第二组。

然后，我希望排除任意组中至少2个复制/列中的值=0的任何行。因此，我应该得到以下df：

  A B C D E F
1 2 1 5 7 1 2
2 1 0 0 2 1 0

任何帮助都将不胜感激！

Answer 1

我的解释是：

> dat[ rowSums(dat[1:3]==0)<2 | rowSums(dat[4:6]==0)<2 , ]
  A B C D E F
2 2 1 5 7 1 2
3 1 0 0 2 1 0

这是字面音译(在逻辑上应该是相同的)：

> dat[ !( rowSums(dat[1:3]==0)>=2 & rowSums(dat[4:6]==0)>=2) , ]
  A B C D E F
2 2 1 5 7 1 2
3 1 0 0 2 1 0

Answer 2

尝试：

ddf = structure(list(A = c(8L, 2L, 1L, 6L), B = c(0L, 1L, 0L, 0L), 
    C = c(0L, 5L, 0L, 0L), D = c(0L, 7L, 2L, 0L), E = c(0L, 1L, 
    1L, 0L), F = c(0L, 2L, 0L, 2L)), .Names = c("A", "B", "C", 
"D", "E", "F"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

df1 = ddf[,1:3]
df2 = ddf[,4:6]

ddf[which(rowSums(df2==0)<2 & rowSums(df1==0)<2),]
  A B C D E F
2 2 1 5 7 1 2

您的条件是：“然后，我希望排除任意组中至少2个复制/列中的任何值为0的行。”因此，只有一行满足此条件。您自己的答案中的第二行(1 0 0 2 1 0)不满足此条件，因为这里的第一组有2个零(1 0 0)。

Answer 3

如果您有两个以上的组，您可以执行以下操作：

 N <- ncol(dat)
 indx <- Reduce(`|`,
          lapply(seq(1,N, by=3), function(i) rowSums(!dat[i:(i+2)])<2) )
 dat[indx,]
 #  A B C D E F
 #2 2 1 5 7 1 2
 #3 1 0 0 2 1 0