我是否有一種方法可以基于以特定字符串開頭的列名來對數據進行子集化？我有一些列的方式一樣ABC_1 ABC_2 ABC_3，有些像XYZ_1, XYZ_2,XYZ_3我們說。如何df僅基于包含上述文本部分的列（例如，ABC或XYZ）對我的子集進行分類？我可以使用索引，但是列太分散在數據中，因此很難進行硬編碼。另外，我只想包含這些值>0中的6每一個1的行，因此，如果以上任何一列在行中都有一個，則可以切入我的最終數據幀。
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慕姐8265434
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試一試grepl您的名字data.frame。grepl將正則表達式與目標TRUE匹配，如果找到匹配項則返回，FALSE否則返回。該函數是矢量化的，因此您可以傳遞一個字符串向量來進行匹配，并且您將獲得一個返回布爾值的向量。
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
為了回答第二部分，我將創建子集data.frame，然后創建一個向量來索引要保留的行（邏輯向量），如下所示：
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
慕絲7291255
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您也可以使用starts_with和dplyr的select()，像這樣：
df <- df %>% dplyr:: select(starts_with("ABC"))
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