使用R修剪多個數據幀中的數據

Question

這是我正在使用的數據結構：

head(total_stats[[1]])



 cellID         X         Y Area   AvgGFP DeviationGFP   AvgRFP DeviationsRFP Slice totalGFP totalRFP
1      1  7.645614  92.10175  285 4.880702     4.795811 31.98246     12.402424     0     1391     9115
2      2 11.246544 225.18664  434 4.179724     4.792214 21.69816      7.471494     0     1814     9417
3      3 17.641860 346.75194  645 5.973643     6.199398 23.16279      9.691027     0     3853    14940
4      4  8.267218 441.30854  363 5.641873     6.714264 16.78788      5.220197     0     2048     6094
5      5  5.390845 480.99296  284 6.045775     8.907932 26.59507     10.562691     0     1717     7553
6      6  6.728365 529.86779  416 5.038462     5.083255 24.06971     10.818433     0     2096    10013

...

我在“ total_stats”中有54個這些數據幀，它們稱為slice1-54，每個包含約700行-每行對應一個單元格

我想基於列中的值排除單元格（行），然后將未被排除的單元格（行）放入另一個稱為“ trimmed_stats”的對象中。

例如，我要排除以下單元格：

totalGFP < 2000

totalRFP < 9000

Area < 300

我想將剩下的所有單元格（行）（總GFP大於2000，總RFP大於9000，面積大於50的單元格）放入另一個稱為“ trimmed_stats”的對象，該對象保持“ total_stats”的相同結構（當然排除不感興趣的單元格）。

我知道這是可能的，但是我很難把心思包裹在plyr包和應用函數上（學習過程很慢，但是我認為隨着我得到更多的例子，它將變得更容易修改）。

感謝您提供的所有幫助！

Answer 1

希望您能提供一個可重現的小示例，但這應該有所幫助：

#   Create a small function to extract the rows you are interested in
f <- function(x) x[ ! x$totalGFP < 2000 & ! x$totalRFP < 9000 & ! x$Area < 300 , ]

#  Apply it to each data.frame in your list
trim <- lapply( total_stats , f )

#  Combine the results into one data.frame if desired...
trimmed_stats <- do.call( rbind , trim ) 

Answer 2

由於在OP中提到了plyr ，所以我們開始：

library(plyr)
trimmed_stats <- llply(.data = total_stats, subset,
                       !totalGFP < 2000 & !totalRFP < 9000 & !Area < 300)

llply需要l IST作為輸入，並給出了結果作為l IST。 並關注@ SimonO101的例子：如果預期的結果，而為d ATA框架，改變llply到ldply 。