논리적 조건을 기준으로 data.frame 행 필터링

논리적 조건을 기준으로 data.frame 행 필터링

에서 행을 필터링합니다.data.frame논리적 조건에 근거하여.제가 다음과 같은 데이터 프레임을 가지고 있다고 가정해 보겠습니다.

   expr_value     cell_type
1    5.345618 bj fibroblast
2    5.195871 bj fibroblast
3    5.247274 bj fibroblast
4    5.929771          hesc
5    5.873096          hesc
6    5.665857          hesc
7    6.791656          hips
8    7.133673          hips
9    7.574058          hips
10   7.208041          hips
11   7.402100          hips
12   7.167792          hips
13   7.156971          hips
14   7.197543          hips
15   7.035404          hips
16   7.269474          hips
17   6.715059          hips
18   7.434339          hips
19   6.997586          hips
20   7.619770          hips
21   7.490749          hips

제가 원하는 것은 모양은 같지만 하나의 cell_type에 대한 데이터만 있는 새로운 데이터 프레임을 얻는 것입니다.예: 셀 유형 "hesc"가 포함된 행의 부분 집합/선택:

   expr_value     cell_type
1    5.929771          hesc
2    5.873096          hesc
3    5.665857          hesc

또는 "bj fibroblast" 또는 "hesc" 세포 유형:

   expr_value     cell_type
1    5.345618 bj fibroblast
2    5.195871 bj fibroblast
3    5.247274 bj fibroblast
4    5.929771          hesc
5    5.873096          hesc
6    5.665857          hesc

이것을 할 수 있는 쉬운 방법이 있습니까?

시도해 봤습니다.

expr[expr[2] == 'hesc']
# [1] "5.929771" "5.873096" "5.665857" "hesc"     "hesc"     "hesc"    

원래 데이터 프레임을 "expr"이라고 부르지만, 결과를 잘못된 형식으로 제공하는 경우에 사용할 수 있습니다.

하나의 'cell_type'(예: 'hesc')에 따라 행을 선택하려면 다음을 사용합니다.==:

expr[expr$cell_type == "hesc", ]

둘 이상의 다른 'cell_type'(예: 'hesc' 또는 'bj fibroblast')에 따라 행을 선택하려면 다음을 사용합니다.%in%:

expr[expr$cell_type %in% c("hesc", "bj fibroblast"), ]

사용하다subset(대화형 사용)

subset(expr, cell_type == "hesc")
subset(expr, cell_type %in% c("bj fibroblast", "hesc"))

또는 그 이상dplyr::filter()

filter(expr, cell_type %in% c("bj fibroblast", "hesc"))

이유expr[expr[2] == 'hesc']데이터 프레임의 경우에는 작동하지 않습니다.x[y]행이 아닌 열을 선택합니다.행을 선택하려면 구문으로 변경합니다.x[y,]대신:

> expr[expr[2] == 'hesc',]
  expr_value cell_type
4   5.929771      hesc
5   5.873096      hesc
6   5.665857      hesc

당신은 사용할 수 있습니다.dplyr패키지:

library(dplyr)
filter(expr, cell_type == "hesc")
filter(expr, cell_type == "hesc" | cell_type == "bj fibroblast")

아무도 어떤 기능을 포함하지 않은 것 같습니다.필터링에도 유용할 수 있습니다.

expr[which(expr$cell == 'hesc'),]

이는 또한 NA를 처리하고 결과 데이터 프레임에서 삭제합니다.

9840x24 데이터 프레임에서 이를 50000회 실행하면, 어떤 방법이 %in% 방법보다 실행 시간이 60% 더 빠른 것처럼 보입니다.

저는 데이터 프레임에서 작업하고 있었지만 제공된 답변과 일치하지 않아 항상 0개의 행이 반환되었기 때문에 grepl을 찾아서 사용했습니다.

df = df[grepl("downlink",df$Transmit.direction),]

기본적으로 전송 방향 열에 "다운링크"가 포함된 행만 데이터 프레임을 잘라냈습니다.추신. 제가 예상되는 행동을 보지 못하는 이유를 짐작할 수 있는 사람이 있다면 댓글을 남겨주세요.

원래 질문에 대한 구체적인 내용:

expr[grepl("hesc",expr$cell_type),]

expr[grepl("bj fibroblast|hesc",expr$cell_type),]

때때로 필터링할 열이 열 인덱스 2와 다른 위치에 나타나거나 변수 이름을 가질 수 있습니다.

이 경우 필터링할 열 이름을 다음과 같이 간단히 참조할 수 있습니다.

columnNameToFilter = "cell_type"
expr[expr[[columnNameToFilter]] == "hesc", ]

이것은 저에게 마법처럼 작용했습니다.

celltype_hesc_bool = expr['cell_type'] == 'hesc'

expr_celltype_hesc = expr[celltype_hesc]

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우리는 data.table 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

  library(data.table)
  expr <- data.table(expr)
  expr[cell_type == "hesc"]
  expr[cell_type %in% c("hesc","fibroblast")]

또는 를 사용하여 필터링합니다.%like%패턴 매칭 연산자

 expr[cell_type %like% "hesc"|cell_type %like% "fibroblast"]

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/1686569/filter-data-frame-rows-by-a-logical-condition