Ответ 1
У меня возникнет соблазн использовать grepl
, который должен давать все строки со значениями и может быть обобщен для произвольных строк.
mydata_2 <- read.table(textConnection("
sex age height_seca1 height_chad1 height_DL weight_alog1
1 F 19 1800 1797 180 70.0
2 F 19 1682 1670 167 69.0
3 F 21 1765 1765 178 80.0
4 F 21 1829 1833 181 74.0
5 F 21 1706 1705 170 103.0
6 F 18 1607 1606 160 76.0
7 F 19 1578 1576 156 50.0
8 F 19 1577 1575 156 61.0
9 F 21 1666 1665 166 52.0
10 F 17 1710 1716 172 65.0
11 F 28 1616 1619 161 65.5
12 F 22 1648 1644 165 57.5
13 F 19 1569 1570 155 55.0
14 F 19 1779 1777 177 55.0
15 M 18 1773 1772 179 70.0
16 M 18 1816 1809 181 81.0
17 M 19 1766 1765 178 77.0
18 M 19 1745 1741 174 76.0
19 M 18 1716 1714 170 71.0
20 M 21 1785 1783 179 64.0
21 M 19 1850 1854 185 71.0
22 M 31 1875 1880 188 95.0
23 M 26 1877 1877 186 105.5
24 M 19 1836 1837 185 100.0
25 M 18 1825 1823 182 85.0
26 M 19 1755 1754 174 79.0
27 M 26 1658 1658 165 69.0
28 M 20 1816 1818 183 84.0
29 M 18 1755 1755 175 67.0"),
sep = " ", header = TRUE)
which(grepl(1578, mydata_2$height_seca1))
Вывод:
> which(grepl(1578, mydata_2$height_seca1))
[1] 7
>
[Edit] Однако, как указано в комментариях, это будет захватывать гораздо больше, чем строка 1578 (например, она также соответствует 21578 и т.д.), и поэтому ее следует использовать, только если вы уверены, что вы используете длину значений вы ищете не будет больше четырех символов или цифр, показанных здесь.
И подмножество в соответствии с другим ответом также отлично работает:
mydata_2[mydata_2$height_seca1 == 1578, ]
sex age height_seca1 height_chad1 height_DL weight_alog1
7 F 19 1578 1576 156 50
>
Если вы ищете несколько разных значений, вы можете поместить их в вектор, а затем использовать оператор %in%
:
look.for <- c(1578, 1658, 1616)
> mydata_2[mydata_2$height_seca1 %in% look.for, ]
sex age height_seca1 height_chad1 height_DL weight_alog1
7 F 19 1578 1576 156 50.0
11 F 28 1616 1619 161 65.5
27 M 26 1658 1658 165 69.0
>