提取物行名稱的基礎上，在一排小於某一值

我有一個數據幀，看起來像這樣的所有元素：提取物行名稱的基礎上，在一排小於某一值

a <- c(1.2,1.19,1.1,1.09,1.09) 
b <- c(1.2, 1.18,1.12,1.11, 1.09) 
d<- data.frame(a,b) 
rownames(d) <- c('450','500','899','1004','1112') 

     a b 
450 1.20 1.20 
500 1.19 1.18 
899 1.10 1.12 
1004 1.09 1.11 
1112 1.09 1.09

我想寫的是將一個簡短的函數或一個班輪返回該行的所有值（在此例中爲值爲a和b）的行的行名是全部小於值1.1。該數據框的最後一行只滿足該條件，行名稱爲1112。請注意，該解決方案必須進行推廣，以便可以對更多列和更多行的數據幀進行操作。

來源

2016-06-14 colin

這是爲了獲得所希望的結果的一般情況下，向量化方式：

rownames(d[rowSums(d < 1.1) == ncol(d),]) 
#[1] "1112"

來源

2016-06-14 16:09:26 RHertel

一種替代'row.names（d）[ rowSums（d <1.1）== ncol（d）]'應該更有效率，因爲它不必首先對數據框進行子集劃分？ – Psidom

@Psidom有趣的選擇。可能值得檢查是否有差異。邏輯子集通常很「快」，我懷疑這是在你的情況下「引擎蓋下」完成的，但我不確定。 – RHertel

或'row.names（d）[rowSums（d> = 1.1）== 0L]' –

此功能使用apply應該工作：

rownames(d)[apply(d, 1, function(x) all(x < 1.1))]

這裏，rownames正在使用邏輯矢量子集。 apply循環遍歷每行，並使用all檢查所有條目是否小於1.1。

你可以在一個函數，如下所示包住此：

row.checker <- function(df, value) { 
    rownames(df)[apply(df, 1, function(x) all(x < value))] 
}

來源

2016-06-14 16:04:21 lmo

提取物行名稱的基礎上，在一排小於某一值

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