按名称排列数据操作和数据提取

我需要操作我的数组。我有一个数组调用res其中包含我所有的结果。请参见输入下面。按名称排列数据操作和数据提取

RT Max blk24 blk23 mat23 sm23 sm24 
1 1.6 261 13  19  19  27  20 
2 1.6 284 NA  53  5  99  91 
3 1.7 304 NA  NA  NA  81  NA 
4 1.8 305 32  28  28  39  33 
5 1.9 322 8  NA  NA  36  39 
6 1.9 349 NA  NA  NA  24  17 
7 2 389 1  3  NA  50  NA 
8 2.1 393 80  70  7  12  71 
9 2.1 622 NA  NA  15  97  96 
10 2.2 705 NA  NA  NA  NA  32

我想根据列名其中在这里blk，并sm和价值本身是一个标准来提取我的数据。

对于blk我建议做这样的：

whereblk<- grep("^Blk", colnames(res)) 

for (i in 1:length(res)){ 
    tmp.res<-res[which(res[whereblk]>0),] 
}

我得到一个输出，给我所有的RT和Max值时blk>0。

然后我想提取sm列的值。我想在blk=NA和mat=NA时提取sm值。

你有什么线索吗？

我的期望的输出是：

RT Max   sm23 sm24 
1 
2 
3 1.7 304   81  NA 
4 
5 
6 1.9 349   24  17 
7 
8 
9 
10 2.2 705   NA  32

要它使用Excel做，可以使用遵循公式，= IF（COUNTIF（BLK：BLK “> 0”）， “ - ”， SM）。 excel的问题是，如果例如blk列更改的数目，我无法自动使用它。

这里的困难是使用根据其名称对列位置进行本地化的公式。并根据两个标准提取值，这是我还没掌握的东西。

如果您有任何建议，非常欢迎。

来源

2016-07-26 Vanbell

添加'dput的输出（res）'，以便其他人可以重新创建数组。查看命令“subset”。 – TomNash

确实很难说清，但'nams < - grepl（“blk | mat”，名称（res））; res [rowSums（is.na（res [nams]））== sum（nams），]'do it？ – thelatemail

这是一个dplyr解决方案。

我相当肯定@thelatemail提供了一个解决方案，它只能在注释部分使用base R。

library(dplyr) 

df <- read.table(text = "RT Max blk24 blk23 mat23 sm23 sm24 
    1 1.6 261 13  19  19  27  20 
    2 1.6 284 NA  53  5  99  91 
    3 1.7 304 NA  NA  NA  81  NA 
    4 1.8 305 32  28  28  39  33 
    5 1.9 322 8  NA  NA  36  39 
    6 1.9 349 NA  NA  NA  24  17 
    7 2 389 1  3  NA  50  NA 
    8 2.1 393 80  70  7  12  71 
    9 2.1 622 NA  NA  15  97  96 
    10 2.2 705 NA  NA  NA  NA  32", header = T) 

nams <- df %>% select(matches('blk|mat')) 
df <- df[apply(nams, 1, function(i) all(is.na(i)))==TRUE,] 

df 

    RT Max blk24 blk23 mat23 sm23 sm24 
3 1.7 304 NA NA NA 81 NA 
6 1.9 349 NA NA NA 24 17 
10 2.2 705 NA NA NA NA 32

来源

2016-07-27 01:33:37 shayaa

这里是一个base R选项与Reduce和lapply（假设是，我们有一个data.frame或者转换为data.frame由as.data.frame(m1) - 如果它是一个matrix）

nm1 <- grep("blk|mat", names(df), value = TRUE) 
df[Reduce(`&`,lapply(df[nm1], is.na)), setdiff(names(df), nm1)] 
# RT Max sm23 sm24 
#3 1.7 304 81 NA 
#6 1.9 349 24 17 
#10 2.2 705 NA 32

来源

2016-07-27 03:24:14 akrun

谢谢我要做一些关于Reduce功能的文档。 – Vanbell

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