如何在特定列中刪除零值的行？

Question

假設我的數據框是這樣的

col1    col2    col3    col4    col5    col6    col7
------------------------------------------------------
  0       0       0       0     16,75   17,50   18,08
 18      24      24      24     19,83   20,47    0,00
 18      24      24      24      0,00   21,17   20,73
  0      22       0       0     18,67   18,90   21,23
 18      24      24      24      0,00   20,42   21,17
 18      24      24      24     20,52   21,17   21,92

當列col5 ， col6和col7包含0時，我想刪除行。最后，數據框的形狀應如下所示：

col1    col2    col3    col4    col5    col6    col7
-----------------------------------------------------
  0      22       0       0     18,67   18,90   21,23
 18      24      24      24     20,52   21,17   21,92

Answer 1

我們可以使用filter_at

library(tidyverse)
df1 %>% 
   filter_at(vars(col5, col6, col7), all_vars(. != '0,00'))

Answer 2

基礎R解決方案：

sapply找到不等於0的記錄，如果整行只包含TRUE值和我們在data.frame中選擇的值，則圍繞它應用測試。

df1[apply(sapply(df1[, 5:7], function(x) x != 0), 1, all), ]

  col1 col2 col3 col4  col5  col6  col7
1    0    0    0    0 16.75 17.50 18.08
4    0   22    0    0 18.67 18.90 21.23
6   18   24   24   24 20.52 21.17 21.92

數據（我用dec =“讀取你的數據”，所以所有數據都被讀作數字）：

df1 <- structure(list(col1 = c(0L, 18L, 18L, 0L, 18L, 18L), col2 = c(0L, 
24L, 24L, 22L, 24L, 24L), col3 = c(0L, 24L, 24L, 0L, 24L, 24L
), col4 = c(0L, 24L, 24L, 0L, 24L, 24L), col5 = c(16.75, 19.83, 
0, 18.67, 0, 20.52), col6 = c(17.5, 20.47, 21.17, 18.9, 20.42, 
21.17), col7 = c(18.08, 0, 20.73, 21.23, 21.17, 21.92)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

Answer 3

一種基本R方法，用於將相關列從數據中進行子集化並檢查它們是否為零。 這不使用任何循環。

df[rowSums(df[c("col5", "col6", "col7")] == 0) == 0,]
#   col1 col2 col3 col4  col5  col6  col7
# 1    0    0    0    0 16.75 17.50 18.08
# 4    0   22    0    0 18.67 18.90 21.23
# 6   18   24   24   24 20.52 21.17 21.92

我也用dec=","來讀取數據（對我來說似乎合乎邏輯）

df <- read.table(text="col1    col2    col3    col4    col5    col6    col7
0   0   0   0   16,75   17,50   18,08
18  24  24  24  19,83   20,47   0,00
18  24  24  24  0,00    21,17   20,73
0   22  0   0   18,67   18,90   21,23
18  24  24  24  0,00    20,42   21,17
18  24  24  24  20,52   21,17   21,92", header=TRUE, dec=",")