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名前が条件に一致する列のみを含むサブセットデータ

特定の文字列で始まる列名に基づいてデータをサブセット化する方法はありますか？ ABC_1 ABC_2 ABC_3のような列とXYZ_1, XYZ_2,XYZ_3のような列があります。

上記のテキスト部分を含む列（たとえば、dfまたはABC）のみに基づいてXYZをサブセット化するにはどうすればよいですか？インデックスを使用することはできますが、列がデータに散らばっており、ハードコーディングが多すぎます。

また、値が>0であるこれらの列のそれぞれからの行のみを含めたいので、上の6列のいずれかが行に1を持っている場合、最終的なデータフレームにカットします。

rsubset
40
user2724207

data.frameの名前でgreplを試してください。 greplは正規表現をターゲットに一致させ、一致が見つかった場合はTRUEを返し、そうでない場合はFALSEを返します。この関数はベクトル化されているため、一致するストリングのベクトルを渡すことができ、ブール値のベクトルが返されます。

例

#  Data
df <- data.frame( ABC_1 = runif(3),
            ABC_2 = runif(3),
            XYZ_1 = runif(3),
            XYZ_2 = runif(3) )

#      ABC_1     ABC_2     XYZ_1     XYZ_2
#1 0.3792645 0.3614199 0.9793573 0.7139381
#2 0.1313246 0.9746691 0.7276705 0.0126057
#3 0.7282680 0.6518444 0.9531389 0.9673290

#  Use grepl
df[ , grepl( "ABC" , names( df ) ) ]
#      ABC_1     ABC_2
#1 0.3792645 0.3614199
#2 0.1313246 0.9746691
#3 0.7282680 0.6518444

#  grepl returns logical vector like this which is what we use to subset columns
grepl( "ABC" , names( df ) )
#[1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE

2番目の部分に答えるために、サブセットdata.frameを作成し、次のように保持する行にインデックスを付けるベクトル（論理ベクトル）を作成します...

set.seed(1)
df <- data.frame( ABC_1 = sample(0:1,3,repl = TRUE),
            ABC_2 = sample(0:1,3,repl = TRUE),
            XYZ_1 = sample(0:1,3,repl = TRUE),
            XYZ_2 = sample(0:1,3,repl = TRUE) )

# We will want to discard the second row because 'all' ABC values are 0:
#  ABC_1 ABC_2 XYZ_1 XYZ_2
#1     0     1     1     0
#2     0     0     1     0
#3     1     1     1     0


df1 <- df[ , grepl( "ABC" , names( df ) ) ]

ind <- apply( df1 , 1 , function(x) any( x > 0 ) )

df1[ ind , ]
#  ABC_1 ABC_2
#1     0     1
#3     1     1
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Simon O'Hanlon

starts_withとdplyrのselect()も次のように使用できます。

df <- df %>% dplyr:: select(starts_with("ABC"))
19
basbabybel

Dplyrを使用すると、次のことができます。

df <- df %>% dplyr:: select(grep("ABC", names(df)), grep("XYZ", names(df)))
5
Ram B

data.tableユーザーの場合に備えて、次のように機能します。

df[, grep("ABC", names(df)), with = FALSE]
3
Alex Ho

これは私のために働いた：

df[,names(df) %in% colnames(df)[grepl(str,colnames(df))]]
2
guero64