基于行值

降[R data.frame列我有一个数据帧的设置是这样的：基于行值

dfRiskChanges <<- data.frame(-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1) 
colnames(dfRiskChanges) <<- c('Funcational', 'Steroid', 'HxCHF', 'SOB', 
          'HxCOPD', 'Smoker', 'DMAll', 'HTNMed')

然后我用实数代替适用的数据框中的值，因此数据帧的最终版本可能是：

Funcational Steroid HxCHF SOB HxCOPD Smoker DMAll  HTNMed 
-1   -1  -1  -1 -1  -1  1.983131 -1 0.6438011

现在我想删除值为-1的所有列。

我一直想这样的事情：

dfRiskChanges.new <- dfRiskChanges[dfRiskChanges$units != -1, ]

和

dfRiskChanges.new <<- dfRiskChanges %>% filter(units != -1)

和

dfRiskChanges %>% select_if(function(col) all(col != -1))

均无功而返。任何帮助，将不胜感激！

来源

2017-06-05 Andrew

为什么你用'<< - '这么多？ – Dason

列的长度将始终为1？ –

'dfRiskChanges <-t（dfRiskChanges）; t（dfRiskChanges [dfRiskChanges [，1]！= -1，]）' – bouncyball

让我们添加的另一列不同的值：

>dfRiskChanges$NoSmoke=0 
> dfRiskChanges 
    Funcational Steroid HxCHF SOB HxCOPD Smoker DMAll HTNMed NoSmoke 
1   -1  -1 -1 -1  -1  -1 -1  -1  0

接下来，只返回没有-1其中的列：

> df2=dfRiskChanges[!grepl(-1,dfRiskChanges)] #picks out all columns that don't contain -1 
> df2 
    NoSmoke 
1  0

来源

2017-06-05 16:55:51 Matt

我将示例中的0更改为-1，它完美地工作！非常感谢。 – Andrew

从dplyr使用select_if功能，我按如下方式修改了你的代码。

dfRiskChanges <- data.frame(
    'Funcational' = -1, 
    'Steroid' = -1, 
    'HxCHF' = -1, 
    'SOB' = -1, 
    'HxCOPD' = -1, 
    'Smoker' = 1.983131, 
    'DMAll' = -1, 
    'HTNMed' = 0.6438011 
) 

library(dplyr) 
dfRiskChanges %>% select_if(function(col) sum(col) != -1)

来源

2017-06-05 16:59:49 www

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