當少於一半的rowcells滿足條件時，過濾R中的行

Question

我有一個包含276列樣本和215000行的矩陣。 值的范圍從零到一些非負值。

我將使用mtcars作為簡化示例

我需要過濾出少於50％（可能是任何百分比）樣本未達到特定值的行，例如1。

示例矩陣：

Tmtcars <- t(mtcars[1:5,c(2, 8:11)])

我需要選擇至少50％的單元格等於或大於1的行。

只有行“vs = c（0,0,1,1,0）”不符合此條件。 因為只有2個細胞（40％）是1或更大。

應選擇行“am = c（1,1,1,0,0）”，因為3個單元（60％）等於或大於1。

如果我運行rowMeans函數

Filtered <- Tmtcars[(rowMeans(Tmtcars) >= 1 ) >=0.5, ]

未選中“am”行。

選擇標准必須是50％的細胞是否符合標准，與平均值無關。

謝謝！

Answer 1

您可以使用rowSums() ：

set.seed(1)
sample1 <- c(sample(1:10, 5))
sample2 <- c(sample(1:10, 5))
sample3 <- c(sample(1:10, 5))
sample4 <- c(sample(1:10, 5))
sample5 <- c(sample(1:10, 5))

df <- data.frame(sample1, sample2, sample3, sample4, sample5)

df2 <- df[rowSums(df > 2) > (ncol(df)/2),]

你顯然可以玩這些價值觀。 前2是要比較的值，第二2是查找比較匹配超過50％的行。

Answer 2

True / False參數在R中具有數值。

TRUE + TRUE ; FALSE + FALSE ; FALSE + TRUE

您可以使用此功能和總和來選擇多個行

sum( 5 == c( 3, 5, 5, 2))

您可以像這樣對行進行子集化。 當條件為真時超過5次，比我們基於條件的子集

if( sum( mtcars$mpg >20 ) > 5 ) mtcars[  mtcars$mpg >20 , ]

您還可以創建邏輯向量，子集或創建新的var

# more than five times - mpg greater than 20
    rows <- rep(sum( mtcars$mpg >20 ) > 5, nrow( mtcars))  & mtcars$mpg >20 

# more than 25 times
    rowshigher <- rep(sum( mtcars$mpg >20 ) > 25, nrow( mtcars))  & mtcars$mpg >20 

mtcars[ rows , ]

Answer 3

在你的情況下，你可以做到

DF3[rowMeans(DF3[,1:20]) > 2 )>0.5, ]

Answer 4

謝謝，我已經調整了一些答案，最后有3種方法可以給我相同的結果

F1 <- Tmtcars[rowSums(Tmtcars >= 1) >= (ncol(Tmtcars)/2), ]

F1b <- Tmtcars[rowMeans(Tmtcars >= 1) >= 0.5, ]

F2 <- Tmtcars[apply(Tmtcars, 1, function(x) mean(x>=1)>=0.5),]