在对称数据框中删除满足条件的行和列

Question

环境

我的任务看起来与此相似，但不完全相同。 假设我有一个像这样的对称数据框

df <- data.frame(
    matrix(c(1, 7, 0, 5, 9, 0,
             7, 4, 0, 8, 2, 0, 
             0, 0, 0, 0, 0, 0, 
             5, 8, 0, 1, 1, 0, 
             9, 2, 0, 1, 1, 0, 
             0, 0, 0, 0, 0, 0), nrow=6, ncol=6)
)

看起来像这样

  X1 X2 X3 X4 X5 X6
1  1  7  0  5  9  0
2  7  4  0  8  2  0
3  0  0  0  0  0  0
4  5  8  0  1  1  0
5  9  2  0  1  1  0
6  0  0  0  0  0  0

因为如果一行充满零是对称的，具有相同索引的相应列也将充满零。

我想做的事

我想删除所有仅包含零的行和列（通常，我想删除满足某些条件的所有行和列）。 理想情况下，我想在 tidyverse 中使用函数。 如果我能以某种方式使用管道就好了。

可以用管道做到这一点吗？

重要的

我犯了一个错误，我认为解决方案适用于稀疏矩阵是必不可少的。 是否可以有一个适用于dgCMatrix类的实现？ 即稀疏矩阵？

当我尝试下面的许多 tidyverse 实现时，我得到

Error in UseMethod("tbl_vars") : 
  no applicable method for 'tbl_vars' applied to an object of class "c('dgCMatrix', 'CsparseMatrix', 'dsparseMatrix', 'generalMatrix', 'dCsparseMatrix', 'dMatrix', 'sparseMatrix', 'compMatrix', 'Matrix', 'xMatrix', 'mMatrix', 'Mnumeric', 'replValueSp')"

Answer 1

你可以做：

df %>%
 select_if(~ any(. != 0)) %>%
 filter_all(any_vars(. != 0))

  X1 X2 X4 X5
1  1  7  5  9
2  7  4  8  2
3  5  8  1  1
4  9  2  1  1

Answer 2

一种选择是将结合dplyr和purrr包从tidyverse

df %>%
  filter_all(any_vars(. != 0)) %>%
  purrr::keep(~all((.x != 0)))

  X1 X2 X4 X5
1  1  7  5  9
2  7  4  8  2
3  5  8  1  1
4  9  2  1  1

或通过检查每行和每列的标准偏差 ( sd ) 来使用Base R ，因为常量的sd为 0。

df[apply(df, 1, sd) != 0, apply(df, 2, sd) != 0]

  X1 X2 X4 X5
1  1  7  5  9
2  7  4  8  2
4  5  8  1  1
5  9  2  1  1

Answer 3

在base R ，我们可以做

Filter(var, subset(df, rowSums(df!=0) > 0))

Answer 4

有多种方法可以为数据帧执行此操作。

带有rowSums和colSums基本 R 选项可以是

df[rowSums(df == 0) != ncol(df), colSums(df == 0) != nrow(df)]

#  X1 X2 X4 X5
#1  1  7  5  9
#2  7  4  8  2
#4  5  8  1  1
#5  9  2  1  1