如何使用dplyr独立过滤每列的行 [英] How to filter rows for every column independently using dplyr

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本文介绍了如何使用dplyr独立过滤每列的行的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有以下提示:


library(tidyverse)
df <- tibble::tribble(
  ~gene, ~colB, ~colC,
  "a",   1,  2,
  "b",   2,  3,
  "c",   3,  4,
  "d",   1,  1
)

df
#> # A tibble: 4 x 3
#>    gene  colB  colC
#>   <chr> <dbl> <dbl>
#> 1     a     1     2
#> 2     b     2     3
#> 3     c     3     4
#> 4     d     1     1

我想做的是过滤 gene 列之后的每一列对于大于或等于2(> = 2)的值.结果:

What I want to do is to filter every columns after gene column for values greater or equal 2 (>=2). Resulting in this:

gene, colB, colC
a   NA   2
b   2    3
c   3    4

我该如何实现?

基因之后的列数实际上不止2个.

The number of columns after genes actually is more than just 2.

推荐答案

一种解决方案:从宽格式转换为长格式,因此您可以仅对一列进行过滤,然后在需要时最后转换回宽格式.请注意,这将丢弃没有值满足条件的基因.

One solution: convert from wide to long format, so you can filter on just one column, then convert back to wide at the end if required. Note that this will drop genes where no values meet the condition.

library(tidyverse)
df %>% 
gather(name, value, -gene) %>% 
  filter(value >= 2) %>% 
  spread(name, value)

# A tibble: 3 x 3
   gene  colB  colC
* <chr> <dbl> <dbl>
1     a    NA     2
2     b     2     3
3     c     3     4

这篇关于如何使用dplyr独立过滤每列的行的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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