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从数据框中删除仅包含 0 或仅包含单个 0 的行

2023-11-25

我正在尝试在 R 中创建一个函数，该函数允许我根据行是否包含带有零的单列来过滤数据集。此外，有时我只想删除所有列中为零的行。

另外，这就是有趣的地方；并非所有列都包含数字，并且列数可能会有所不同。

我尝试将一些数据与我想要获得的结果粘贴到此处。

unfiltered:
    ID  GeneName    DU145small  DU145total  PC3small    PC3total
    1   MIR22HG     33221.5     1224.55     2156.43     573.315
    2   MIRLET7E    87566.1     7737.99     25039.3     16415.6
    3   MIR612      0           0           530.068     0
    4   MIR218-1    0           0           1166.88     701.253
    5   MIR181B2    70723.2     3958.01     6209.85     1399.34
    6   MIR218-2    0           0           0           0
    7   MIR10B      787.516     330.556     0           20336.4
    8   MIR3176     0           0           0           0

any rows with containing a zero removed:
    ID  GeneName    DU145small  DU145total  PC3small    PC3total
    1   MIR22HG     33221.5     1224.55     2156.43     573.315
    2   MIRLET7E    87566.1     7737.99     25039.3     16415.6
    5   MIR181B2    70723.2     3958.01     6209.85     1399.34

only rows that is all zero is filtered away:
    ID  GeneName    DU145small  DU145total  PC3small    PC3total
    1   MIR22HG     33221.5     1224.55     2156.43     573.315
    2   MIRLET7E    87566.1     7737.99     25039.3     16415.6
    3   MIR612      0           0           530.068     0
    4   MIR218-1    0           0           1166.88     701.253
    5   MIR181B2    70723.2     3958.01     6209.85     1399.34
    7   MIR10B      787.516     330.556     0           20336.4

我确实找到了一种方法来删除其中至少有 1 个零的任何行，但通过将所有零与 NA 交换，然后使用complete.cases 进行过滤，这是“作弊”。

此外，通过这样做，它会删除所有行GeneName其中有一个零（对于 MIR10B）。

我可以通过使用 for 循环来解决它，但有人告诉我 R 中的循环非常无效，因此希望避免该解决方案。

编辑：虽然 Xin Yin 的解决方案工作得很好并将数据保存在数据框中，但 David Arenburg 的答案据说更有效并且应该使用。


Using data.table（假设df是你的数据集）

library(data.table)
setDT(df)[, .SD[!all(.SD[, -1, with = F] == 0)], by = GeneName]

#    GeneName ID DU145small DU145total  PC3small  PC3total
# 1:  MIR22HG  1  33221.500   1224.550  2156.430   573.315
# 2: MIRLET7E  2  87566.100   7737.990 25039.300 16415.600
# 3:   MIR612  3      0.000      0.000   530.068     0.000
# 4: MIR218-1  4      0.000      0.000  1166.880   701.253
# 5: MIR181B2  5  70723.200   3958.010  6209.850  1399.340
# 6:   MIR10B  7    787.516    330.556     0.000 20336.400

或者，如果您只想删除带有任何零的行

setDT(df)[, .SD[!any(.SD[, -1, with = F] == 0)], by = GeneName]

#    GeneName ID DU145small DU145total PC3small  PC3total
# 1:  MIR22HG  1    33221.5    1224.55  2156.43   573.315
# 2: MIRLET7E  2    87566.1    7737.99 25039.30 16415.600
# 3: MIR181B2  5    70723.2    3958.01  6209.85  1399.340
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