对表型数据框进行去冗余 phe 表型信息提取临床信息提取自建函数提取种方法数据框里面进行取子集操作，坐标、列名和逻辑判断每列满足某个要求每行满足某个要求按条件筛选数据库dataframe

NA 去掉删除多余的na 向量是否存在两个以及两个以上等于0的值 na NA 如何计算R中向量中大于某个值的元素数量 R如何按条件查找数据并删除符合条件的数据所在的行判定一个向量是否包含0这个元素_YoungLeelight的博客-CSDN博客

上次GEO课程回答了学员问题：使用R语言在向量的任何位置插入任何元素实力演示了如何自定义函数，这样大家就可以无限制创造方法来解决自己特殊的需求，课后一个月的答疑期，发现大家还是有各式各样的问题，比如下面的表型信息；

很明显，有些信息是冗余的，有些是有效信息可以用来分组，但是表型记录太多，看起来会混淆，所以需要去除那些冗余信息，就是在所有样本里面表型记录都一致的列。

然后我发现，非常多的学员都无从下手，其实就是数据框取子集，我一直强调了3种方法，坐标、列名和逻辑判断，这个时候很明显应该是逻辑判断，就是看看每一列是否是冗余信息。我们来举一个例子，下面的代码创建一个模拟的表型信息；

pd=data.frame(1:10,4,7,3,'a','d',LETTERS[1:10],letters[1:10],c(rep('a',5),rep('b',5)))

如下所示，只有第1列和最后3列是有信息的，中间的列在所有行都是同一个元素，就是我们所认为的冗余信息，需要去除。

我们首先判断第一列非冗余元素的个数，下面的代码

length(unique(pd[,1]))

然后对每一列都使用同样的代码，那就是apply技巧：

apply(pd, 2, function(x){length(unique(x))
})

这个时候里面的x就是每一列。

这样虽然是判断了每一列的非冗余元素个数，但并不是逻辑值，没办法去用来对数据框取子集。

需要加上一个判断，就是元素个数大于一才保留；

apply(pd, 2, function(x){length(unique(x)) > 1
})

现在就是依据每一列返回一个逻辑值，这个逻辑值就可以去原始数据框里面进行取子集操作；

pd[,apply(pd, 2, function(x){length(unique(x))>1
})
]

是不是很简单！

再次强调3种方法数据框里面进行取子集操作，坐标、列名和逻辑判断，其中逻辑判断是最常见的。

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