选择满足条件的矩阵行

在R中具有矩阵：

     one two three four
 [1,]   1   6    11   16
 [2,]   2   7    12   17
 [3,]   3   8    11   18
 [4,]   4   9    11   19
 [5,]   5  10    15   20

我要提取其行具有第三列= 11的子矩阵。即：

      one two three four
 [1,]   1   6    11   16
 [3,]   3   8    11   18
 [4,]   4   9    11   19

我想做到这一点而无需循环。我是R的新手，所以这可能很明显，但是文档通常比较简洁。

如果使用as.data.frame（）将矩阵转换为数据框，则这样做更容易。在这种情况下，先前的答案（使用子集或m $ three）将起作用，否则将不起作用。

要对矩阵执行操作，可以按名称定义列：

m[m[, "three"] == 11,]

或按号码：

m[m[,3] == 11,]

请注意，如果只有一行匹配，则结果是整数向量，而不是矩阵。

m <- matrix(1:20, ncol = 4) 
colnames(m) <- letters[1:4]

下面的命令将选择上面矩阵的第一行。

subset(m, m[,4] == 16)

然后将选择最后三个。

subset(m, m[,4] > 17)

两种情况下的结果均为矩阵。如果要使用列名来选择列，则最好将其转换为带有

mf <- data.frame(m)

然后您可以选择

mf[ mf$a == 16, ]

或者，您可以使用subset命令。

我将使用dplyr软件包选择一种简单的方法。

如果数据帧是数据。

library(dplyr)
result <- filter(data, three == 11)

子集是一个非常慢的函数，我个人认为它没有用。

我假设你有一个data.frame，阵列，矩阵称为Mat有A，B，C列名; 那么您要做的就是：

• 如果一栏上有一个条件，那么假设A栏

  Mat[which(Mat[,'A'] == 10), ]

如果在不同的列上有多个条件，则可以创建一个虚拟变量。假设条件为A = 10，B = 5和C > 2，则我们有：

    aux = which(Mat[,'A'] == 10)
    aux = aux[which(Mat[aux,'B'] == 5)]
    aux = aux[which(Mat[aux,'C'] > 2)]
    Mat[aux, ]

通过测试的速度优势system.time，该which方法比该subset方法快10倍。

如果您的矩阵被调用m，只需使用：

R> m[m$three == 11, ]

如果数据集被称为数据，那么满足以下条件的所有行都可以通过-接收到“ pm2.5”列的值> 300的条件：

数据[数据['pm2.5']> 300，]