對數據框內的兩組列應用條件

Question

我有一個df：

a<-c(5,1,5,3,5,3,5,1)
b<-c(1,5,1,5,1,5,3,5)

df<-as.data.frame(rbind(a,b))
names(df)<-c('pre1','post1','pre2','post2','pre3','post3','pre4','post4')

我在列中有兩組樣本，例如“ pre”和“ post”：

pre<-seq(1,8,by=2)
post<-seq(2,8,by=2)

我想應用一個條件，即合格前的100％和職務后的50％或合格前的50％和職務的100％

例如

如果'pre'的100％為3或以上，且50％的post為3或以上，則保留行，或者如果'pre'的50％為3或以上，且100％的post為3或以上，則保留行，因此在示例df中僅此行“ a”會留下

我有：

test<- ((df[apply(df[pre],1,function(x) sum(x>=3)/length(x)),] & 
         df[apply(df[post],1,function(x) sum(x>3)/length(x))>=0.5,]) | 
        (df[apply(df[pre],1,function(x) sum(x>3)/length(x))>=0.5,] & 
         df[apply(df[post],1,function(x) sum(x>3)/length(x)),]))

但是我得到了一個“ TRUE”的向量，這不是我想要的。

Answer 1

我們可以創建一個邏輯向量以使用rowSums進行比較

df[(rowSums(df[pre] >= 3)/length(pre) == 1) & 
    (rowSums(df[post] >= 3)/length(post) >= 0.5) |
    (rowSums(df[post] >= 3)/length(post) == 1) & 
    (rowSums(df[pre] >= 3)/length(pre) >= 0.5), ]

#  pre1 post1 pre2 post2 pre3 post3 pre4 post4
#a    5     1    5     3    5     3    5     1

---

使用apply我們可以做到

df[apply(df[pre] >= 3, 1, all) & apply(df[post] >= 3, 1, sum)/length(post) >= 0.5 |
   apply(df[post] >= 3, 1, all) & apply(df[pre] >= 3, 1, sum)/length(pre) >= 0.5, ]

Answer 2

這是一個不太簡潔的tidyverse解決方案，可能會大大縮短。

library(tidyverse)
pass_val = 3
df %>%
  rownames_to_column() %>%
  gather(col, val, -rowname) %>%
  separate("col", c("type", "num"), sep = -1) %>%
  count(rowname, type, pass = val >= pass_val) %>%
  spread(pass, n, fill = 0) %>%
  transmute(rowname, type, pass_pct = `TRUE`/(`TRUE` + `FALSE`)) %>%
  spread(type, pass_pct) %>%
  filter(post == 1 & pre >= 0.5 | post >= 0.5 & pre == 1)

Answer 3

這是tidyverse一種選擇

library(tidyverse)
library(rap)
crossing(val = c(0.5, 1), cols = c("pre", "post")) %>%
   rap(x = ~ df %>% 
                 select(matches(cols)) %>%
                 {rowMeans(. >=3) >= val}) %>%
                 group_by(val) %>% 
                 transmute(ind = reduce(x, `&`)) %>% 
                 filter(any(ind)) %>% 
                 pull(ind) %>% 
   filter(df, .)
#  pre1 post1 pre2 post2 pre3 post3 pre4 post4
#1    5     1    5     3    5     3    5     1

Answer 4

這是一個基本的R解決方案，它按行名稱進行sapply ，使用sapply檢查條件，並將輸出用作df上的邏輯索引：

df[sapply(split(df, rownames(df)), function(x) {
    (sum(x[pre] > 2)/ncol(x[pre]) >= .5) & (sum(x[post] > 2)/ncol(x[post]) == 1) ||
    (sum(x[pre] > 2)/ncol(x[pre]) == 1) & (sum(x[post] > 2)/ncol(x[post]) >= .5)
}),]

#### OUTPUT ####

  pre1 post1 pre2 post2 pre3 post3 pre4 post4
a    5     1    5     3    5     3    5     1