R select_if()
时间: 2023-09-04 22:08:40 浏览: 37
`select_if()` 是 R 语言中 `dplyr` 包中的一个函数,用于从数据框中选择满足特定条件的列。该函数的语法如下:
```r
select_if(.data, .predicate)
```
其中,`.data` 表示数据框,`.predicate` 表示一个函数或谓词,用于指定需要选择的列。
例如,以下代码将从数据框 `df` 中选择所有列中的数值型变量:
```r
library(dplyr)
df <- data.frame(a = c(1,2,3), b = c("x","y","z"), c = c(TRUE, FALSE, TRUE))
select_if(df, is.numeric)
```
输出结果:
```
a
1 1
2 2
3 3
```
这里使用了 `is.numeric` 作为谓词,该谓词返回一个逻辑向量,表示每个列是否是数值型变量。`select_if()` 函数选择了其中为 `TRUE` 的列。
相关问题
r语言dplyr::select_if用法
`dplyr::select_if` 函数用于按条件选择数据框中的列。具体使用方法如下:
```r
select_if(.data, .predicate, .cols)
```
其中:
- `.data`: 要筛选的数据框。
- `.predicate`: 一个逻辑函数,用于判断哪些列应该被选择。这个函数需要一个参数,即列向量,返回一个逻辑向量。
- `.cols`: 可选参数,用于指定在哪些列中应用 `.predicate` 函数。如果不提供 `.cols` 参数,则默认在所有列中应用 `.predicate` 函数。
示例:
假设有一个数据框 `df`:
```r
df <- data.frame(
a = c(1, 2, 3),
b = c(4, 5, 6),
c = c(7, 8, 9)
)
```
现在我们想要选择所有值大于 5 的列,可以使用以下代码:
```r
library(dplyr)
df2 <- select_if(df, function(x) any(x > 5))
```
这将返回一个数据框 `df2`,其中只包含列 `b` 和 `c`。
select_borrow_records 函数
好的,下面是一个读取文件实现的 `select_borrow_records` 函数的示例代码:
```python
def select_borrow_records(book_id: int, user_id: int, borrow_file: str) -> List[Dict]:
"""
通过文件查询该用户所借阅的该图书的借阅记录
:param book_id: int, 图书ID
:param user_id: int, 用户ID
:param borrow_file: str, 借阅记录文件名
:return: List[Dict], 借阅记录列表
"""
with open(borrow_file, 'r') as f:
borrow_records = json.load(f)
result = []
for borrow_record in borrow_records:
if borrow_record['book_id'] == book_id and borrow_record['user_id'] == user_id:
result.append(borrow_record)
return result
```
其中,`borrow_file` 是借阅记录的文件名,假设该文件的格式为 JSON,每个借阅记录是一个 JSON 对象,可以使用 `json.load` 函数来读取该文件并解析成 Python 对象。然后遍历借阅记录列表,找到匹配的借阅记录,将其加入结果列表。最后返回结果列表。
需要注意的是,该函数返回的是一个列表,因为一个用户可能会借阅同一本书多次,因此可能有多个借阅记录。