在所有列中包含数字的数据帧的子集行。

Question

我希望通过在所有列中保留具有数值的行来获取数据的子集，因此

>small
     0    16h    24h    48h
ID1  1    0      0   
ID2  453  254    21     12  
ID3  true  3     2      1
ID4  65    23    12     12

将会是

>small_numeric
     0    16h    24h    48h  
ID2  453  254    21     12  
ID4  65    23    12     1

我试过了

sapply(small, is.numeric)

但得到了这个

0      16h    24h    48h   
FALSE  FALSE  FALSE  FALSE 

Answer 1

使用：

small[!rowSums(is.na(sapply(small, as.numeric))),]

给予：

0 16h 24h 48h ID2 453 254 21 12 ID4 65 23 12 12

这样做的目的是：

• 使用sapply(small, as.numeric)，可以将所有列强制为数字列。因此，非数字值被转换为NA-values。
• 接下来，使用NA-values和rowSums(is.na(sapply(small, as.numeric)))计算rowSums(is.na(sapply(small, as.numeric)))的数量，这给出了一个数字向量[1] 1 0 1 0，并按行列出了非数字值的数量。
• 用!否定这一点会给出所有列都有数值的行的逻辑向量。

使用的数据：

small <- read.table(text="     0    16h    24h    48h
ID1  1    0      0     
ID2  453  254    21     12  
ID3  true  3     2      1
ID4  65    23    12     12", header=TRUE, stringsAsFactors = FALSE, fill = TRUE, check.names = FALSE)

对于更新的示例数据，问题是具有非数字值的列是因素而不是字符。在这里，您必须按照以下方式修改上面的代码：

testdata[!rowSums(is.na(sapply(testdata[-1], function(x) as.numeric(as.character(x))))),]

这意味着：

0 16h 24h 48h NA ID2 ID2 46 23 23 48 ID3 ID3 44 10 14 22 ID4 ID4 17 11 4 24 ID5 ID5 13 5 3 18 ID7 ID7 4387 4216 2992 3744

额外解释：

• 当将因子列转换为数字时，必须先将它们转换为字符。因此：as.numeric(as.character(x)).如果不这样做，as.numeric将返回因子级别的数字。
• 我使用testdata[-1]，因为我假设您不希望在数字值的检查中包括第一列。