我在 R 中有一个 data.frame。data.frame 有三列:R、G、B，分别代表红色、绿色和蓝色颜色代码。我想用“灰色”颜色过滤所有行，其中 R == G == B。这是我的代码:
red <- c("30", "68", "28", "60", "90", "40", "10", "C8", "88", "38",
"08", "00", "D8", "20", "F8", "18", "B0", "F8", "A8", "F8", "F8",
"F8", "F8", "F8", "F8", "F8", "F8", "F8", "F8", "F8", "F8", "F8",
"F8", "F8", "F8", "F8", "F8", "D8", "F8", "F8", "E8", "F8", "B8",
"F8", "F8", "C8", "E8", "B0", "98", "E0", "F8", "F8", "78", "90",
"68", "A8", "D0", "88", "F8", "48", "F8", "60", "30", "80", "58",
"C0", "F8", "08", "28", "50", "00", "20", "A0", "00", "18", "70",
"00", "00", "00", "40", "F0", "70", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "F8", "F8", "F0", "F8", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00")
green <- c("30", "68", "28", "60", "90", "40", "10", "C8", "88", "38",
"08", "00", "D8", "20", "28", "18", "B0", "08", "A8", "58", "20",
"70", "88", "38", "18", "50", "B0", "68", "98", "80", "48", "D0",
"A8", "10", "C8", "40", "E8", "F8", "78", "A0", "F8", "C0", "F8",
"E0", "30", "F8", "E8", "F8", "F8", "F8", "90", "D8", "F8", "F8",
"F8", "F8", "F8", "F8", "00", "F8", "B8", "F8", "F8", "F8", "F8",
"F8", "60", "F8", "F8", "F8", "F0", "F8", "F8", "E8", "F8", "F8",
"D8", "A8", "C8", "F8", "F8", "70", "80", "B8", "98", "68", "F8",
"48", "F8", "F0", "F0", "F8", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00")
blue <- c("30", "68", "28", "60", "90", "40", "10", "C8", "88", "38",
"08", "00", "D8", "20", "00", "18", "B0", "00", "A8", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "E8", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "08", "00", "00", "10", "00", "00",
"20", "50", "30", "00", "00", "70", "78", "40", "60", "90", "00",
"B0", "00", "00", "F0", "F8", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00", "00",
"00", "00", "00", "00")
RGB <- data.frame("R"=red, "G"=green, "B"=blue)
grays <- subset(RGB,(R==G & R==B & G==B))
但在最后一个命令中我收到错误:Ops.factor(R, B) 中的错误:因子的水平集不同
我还尝试了子集命令:
grays2 <- RGB[(RGB$R==RGB$G & RGB$R==RGB$B & RGB$G==RGB$B),]
但它给了我同样的错误消息。
我在这里做错了什么吗？
最佳答案
如果您愿意尝试一下 data.table，代码会更短。仍然需要按照评论中的意见设置 stringsAsFactors=F 。
RGB <- data.frame("R"=red, "G"=green, "B"=blue, stringsAsFactors=F)
library(data.table)
setDT(RGB) ## set data frame to data table
grays_dt <- RGB[c(R==G & R==B & G==B), ] ## do the subsetting
grays_dt
# R G B
# 1: 30 30 30
# 2: 68 68 68
# 3: 28 28 28
# 4: 60 60 60
# 5: 90 90 90
# ---
# 181: 00 00 00
# 182: 00 00 00
# 183: 00 00 00
# 184: 00 00 00
# 185: 00 00 00
@Mark 的解决方案与此解决方案之间的区别在于，列类在基本解决方案中是 Factor，而在 data.table 解决方案中是 Character。
str(grays_dt)
# Classes ‘data.table’ and 'data.frame': 185 obs. of 3 variables:
# $ R: chr "30" "68" "28" "60" ...
# $ G: chr "30" "68" "28" "60" ...
# $ B: chr "30" "68" "28" "60" ...
# - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>
str(grays)
# 'data.frame': 185 obs. of 3 variables:
# $ R: Factor w/ 21 levels "00","08","10",..: 7 11 6 10 14 9 3 17 13 8 ...
# $ G: Factor w/ 21 levels "00","08","10",..: 7 11 6 10 14 9 3 17 13 8 ...
# $ B: Factor w/ 21 levels "00","08","10",..: 7 11 6 10 14 9 3 17 13 8 ...
关于r - 在 R 中查找所有列都相等的行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26555566/