Ответ 1
Как насчет этого, используя apply и all:
M <- as.matrix(data.frame(a=runif(10),b=rep(0,10),c=runif(10),d=rep(0,10)))
M[,which(!apply(M,2,FUN = function(x){all(x == 0)}))]
Удалить все столбцы с 0 из матрицы
У меня есть матрица с столбцами 15000. Некоторые ячейки имеют значения float, а у многих есть 0. Я хочу полностью удалить все столбцы, где все значения 0.
col1 col2 col3 col4
row1 1 0 0 1
row2 3.4 0 0 2.4
row3 0.56 0 0 0
row4 0 0 0 0
Я хочу удалить столбцы col2 и col3 и сохранить остальные.
Как я могу это сделать с помощью R?
Благодаря
Ответы
Ответ 2
Более быстрый способ сделать то же самое (3 - 5 раз быстрее) будет
M[,colSums(M^2) !=0]
EDIT: добавлены временные параметры различных подходов, предложенных здесь. Подход, предложенный @Dwin с использованием M[, colSums(abs(M)) ! == 0], кажется, работает быстрее всего, особенно когда матрица велика. Я буду обновлять отчет по бенчмаркингу, если будут предложены другие решения.
m <- cbind(rnorm(1000),0)
M <- matrix(rep(m,7500), ncol=15000)
f_joran = function(M) M[, !apply(M==0,2,all)]
f_ramnath = function(M) M[, colSums(M^2) != 0]
f_ben = function(M) M[, colSums(M==0) != ncol(M)]
f_dwin = function(M) M[, colSums(abs(M)) != 0]
library(rbenchmark)
benchmark(f_joran(M), f_ramnath(M), f_ben(M), f_dwin(M),
columns = c('test', 'elapsed', 'relative'),
order = 'relative', replications = 10)
test elapsed relative
4 f_dwin(M) 11.699 1.000000
2 f_ramnath(M) 12.056 1.030515
1 f_joran(M) 26.453 2.261133
3 f_ben(M) 28.981 2.477220
Ответ 3
Вы указываете 15 000 столбцов, но не количество строк. Если есть несколько тысяч строк и скорость, проблема, colSums будет немного быстрее, чем apply.
m <- cbind(rnorm(1000),0)
M <- matrix(rep(m,7500), ncol=15000)
system.time(foo <- M[,which(!apply(M==0,2,all))])
# user system elapsed
# 1.63 0.23 1.86
system.time(bar <- M[,colSums(M)!=0])
# user system elapsed
# 0.340 0.060 0.413
identical(foo,bar)
# [1] TRUE