dplyr：測試每列是否等於某個值並且輸出列不相等

Question

我有一個具有ID列和數字列的數據框。我想測試每個數字列是否等於某個值，如果不是，則輸出不等於該值的列。

> df 
Source: local data frame [6 x 10] 

    id c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 
    (int) (int) (int) (int) (int) (int) (int) (int) (int) (int) 
1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  4 
2  2  1  1  1  1  1  1  1  1  1 
3  3  1  1  1  1  1  1  1  1  1 
4  4  1  2  1  1  1  1  1  1  1 
5  5  1  1  1  1  1  1  1  1  1 
6  6  1  1  1  1  2  1  1  1  1 

有沒有辦法在dplyr中做到這一點？我可以通過測試每列來完成過濾，但要尋找一個簡單的方法。

library(dplyr)  
filter(df, c1 == 1, c2 == 1, c3 == 1, c4 == 1, c5 == 1, c6 == 1, c7 == 1, c8 == 1, c9 ==1) 

我正在尋找一個解決方案，不需要我列舉每個列的名稱。

當我翻轉查找具有至少一個不相等的行的條件（如下）時，我仍然需要測試每一列以查看哪一列與指定值不相等。太麻煩了。

filter(df, c1 > 1 | c2 > 1 | c2 > 1 
     | c4 > 1 | c5 > 1 | c6 > 1 | c7 > 1 | c8 > 1 | c9 > 1) 

Answer 1

假設您想要的輸出是第二個過濾器代碼生成的輸出，我會這樣做。

df[rowSums(df[-1]) != ncol(df[-1]), ] 

# id c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 
#1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 
#4 4 1 2 1 1 1 1 1 1 1 
#6 6 1 1 1 1 2 1 1 1 1 

rowSums(df[-1]) != ncol(df[-1])生成邏輯向量。對於每一行，您總結數字。由於您的目標值爲1，如果所有列均爲1，則總數應等於列數。使用這個檢查，你的子集行df[rowSums(df[-1]) != ncol(df[-1]), ]。我希望這是你以後的樣子。