Выберите строки в зависимости от того, находится ли значение столбца в верхней части X столбцов.
List - упорядоченная последовательность элементов, тогда как Set - это отдельный список неупорядоченных элементов (спасибо, Quinn Taylor ).
Упорядоченный набор (также известный как последовательность). Пользователь этого интерфейса имеет точный контроль над тем, где в списке вставлен каждый элемент. Пользователь может получить доступ к элементам по их целочисленному индексу (позиция в списке) и искать элементы в списке.
Коллекция, которая не содержит повторяющихся элементов. Более формально множества не содержат пары элементов e1 и e2 таких, что e1.equals (e2) и не более одного нулевого элемента. Как видно из его имени, этот интерфейс моделирует математическую абстрактную абстракцию.
5 ответов
Мы можем циклически проходить по строкам с помощью apply (из base R) проверить, являются ли any элементов в 'a' или 'b' %in% группой sort ed для создания логического индекса и подмножество строк на основе этого
i1 <- apply(my.df, 1, function(x) any(x[1:2] %in% sort(x, decreasing = TRUE)[1:2]))
my.df[i1,]
# a b c d e
#1 6.401462 5.318849 5.373496 5.101140 3.710973
#2 6.715845 4.786936 3.521965 4.264029 4.525138
#3 6.076211 5.356114 5.605134 5.443002 5.296778
#4 7.009623 5.275595 4.801874 4.355892 6.752737
#5 5.002059 6.163398 6.063694 2.409702 6.172111
#6 6.298305 3.291884 5.737053 4.701320 4.752406
#10 5.500374 4.400130 3.980433 6.203259 4.498614
Или используйте max.col из base R для создания логического индекса, и это будет намного быстрее и позволит избежать любых преобразований
i1 <- max.col(my.df, "first")
i2 <- max.col(replace(my.df, cbind(seq_len(nrow(my.df)), i1), -Inf), "first")
my.df[(i1 %in% 1:2) | (i2 %in% 1:2), ]
my.df <- structure(list(a = c(6.401462, 6.715845, 6.076211, 7.009623,
5.002059, 6.298305, 4.856246, 5.03799, 4.903592, 5.500374), b = c(5.318849,
4.786936, 5.356114, 5.275595, 6.163398, 3.291884, 4.674743, 4.129333,
3.135622, 4.40013), c = c(5.373496, 3.521965, 5.605134, 4.801874,
6.063694, 5.737053, 5.550828, 4.797334, 5.879798, 3.980433),
d = c(5.10114, 4.264029, 5.443002, 4.355892, 2.409702, 4.70132,
7.501786, 5.143915, 5.639893, 6.203259), e = c(3.710973,
4.525138, 5.296778, 6.752737, 6.172111, 4.752406, 5.466611,
5.558161, 4.368915, 4.498614)), class = "data.frame", row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"))
my.df <- structure(list(a = c(6.401462, 6.715845, 6.076211, 7.009623,
5.002059, 6.298305, 4.856246, 5.03799, 4.903592, 5.500374), b = c(5.318849,
4.786936, 5.356114, 5.275595, 6.163398, 3.291884, 4.674743, 4.129333,
3.135622, 4.40013), c = c(5.373496, 3.521965, 5.605134, 4.801874,
6.063694, 5.737053, 5.550828, 4.797334, 5.879798, 3.980433),
d = c(5.10114, 4.264029, 5.443002, 4.355892, 2.409702, 4.70132,
7.501786, 5.143915, 5.639893, 6.203259), e = c(3.710973,
4.525138, 5.296778, 6.752737, 6.172111, 4.752406, 5.466611,
5.558161, 4.368915, 4.498614)), class = "data.frame", row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"))
Я прилагаю вам решение на основе data.table:
library(data.table)
my.df <- data.frame(a = rnorm(10,5), b= rnorm(10,5), c=rnorm(10,5), d=rnorm(10,5), e=rnorm(10,5))
my.df <- as.data.table(my.df)
my.df[my.df[,(sum(a<=.SD)<=2) | (sum(b<=.SD)<=2), by=seq_len(nrow(my.df))]$V1]
A tidyverse возможность. Мы создаем row_index с использованием row_number и преобразуем кадр данных в длинный формат (gather), группируя по row мы filter группы, которые имеют верхние 2 значения «a» или «b», и преобразуем данные обратно в широкоформатный формат (spread).
library(tidyverse)
my.df %>%
mutate(row = row_number()) %>%
gather(key, value, -row) %>%
group_by(row) %>%
filter(any(key[order(value, decreasing = TRUE)[1:2]] %in% c("a", "b"))) %>%
spread(key, value)
# row a b c d e
# <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1 6.40 5.32 5.37 5.10 3.71
#2 2 6.72 4.79 3.52 4.26 4.53
#3 3 6.08 5.36 5.61 5.44 5.30
#4 4 7.01 5.28 4.80 4.36 6.75
#5 5 5.00 6.16 6.06 2.41 6.17
#6 6 6.30 3.29 5.74 4.70 4.75
#7 10 5.50 4.40 3.98 6.20 4.50
Я специально сохранил столбец row, чтобы мы знали, что строка 7-9 удалена, и если она не нужна, мы можем удалить ее с помощью ungroup() %>% select(-row).
В конце концов я выбрал следующее решение. Вы добавляете 2 столбца, указывающих, в каком положении находятся значения столбцов a и b Затем вы поднабор на основе этих значений.
my.df$a.num <- as.numeric("")
my.df$b.num <- as.numeric("")
for (i in 1:nrow(my.df)){
index <- sort(my.df[i,], decreasing = TRUE)
a.num <- which(colnames(index) == "a")
b.num <- which(colnames(index) == "b")
my.df$a.num[i] <- LA
my.df$b.num[i] <- LV}
my.df <- my.df[my.df$a.num < 3 | my.df$b.num < 3, ]
Переберите все строки и проверьте, чтобы каждый ряд 1 или 2 находился в первых двух индексах order значений:
my.df <- data.frame(a = rnorm(10,5), b= rnorm(10,5), c=rnorm(10,5), d=rnorm(10,5), e=rnorm(10,5))
my.df <- my.df[sapply(1:nrow(my.df), function(x){any(c(1, 2) %in% order(my.df[x, ], decreasing = TRUE)[1:2])}),]
С примерами данных:
set.seed(1)
my.df <- data.frame(a = rnorm(10,5), b= rnorm(10,5), c=rnorm(10,5), d=rnorm(10,5), e=rnorm(10,5))
my.df
a b c d e
1 4.373546 6.511781 5.918977 6.358680 4.835476
2 5.183643 5.389843 5.782136 4.897212 4.746638
3 4.164371 4.378759 5.074565 5.387672 5.696963
4 6.595281 2.785300 3.010648 4.946195 5.556663
5 5.329508 6.124931 5.619826 3.622940 4.311244
6 4.179532 4.955066 4.943871 4.585005 4.292505
7 5.487429 4.983810 4.844204 4.605710 5.364582
8 5.738325 5.943836 3.529248 4.940687 5.768533
9 5.575781 5.821221 4.521850 6.100025 4.887654
10 4.694612 5.593901 5.417942 5.763176 5.881108
Строки 3 и 10 должны быть удалены:
my.df <- my.df[sapply(1:nrow(my.df), function(x){any(c(1, 2) %in% order(my.df[x, ], decreasing = TRUE)[1:2])}),]
my.df
a b c d e
1 4.373546 6.511781 5.918977 6.358680 4.835476
2 5.183643 5.389843 5.782136 4.897212 4.746638
4 6.595281 2.785300 3.010648 4.946195 5.556663
5 5.329508 6.124931 5.619826 3.622940 4.311244
6 4.179532 4.955066 4.943871 4.585005 4.292505
7 5.487429 4.983810 4.844204 4.605710 5.364582
8 5.738325 5.943836 3.529248 4.940687 5.768533
9 5.575781 5.821221 4.521850 6.100025 4.887654