So verwenden sie die funktionen all() und any() in r (mit beispielen)

Mit den Funktionen all() und any() in R kann überprüft werden, ob alle oder einige Werte in einem Vektor für einen Ausdruck als TRUE ausgewertet werden.

Diese Funktionen verwenden die folgende Syntax:

 #check if all values in x are less than 10
all(x < 10)

#check if any values in x are less than 10
any(x < 10)

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Funktionen in der Praxis verwendet werden.

Beispiel 1: Verwenden Sie all() und any() mit Vector

Wir können die folgenden Funktionen all() und any() verwenden, um zu überprüfen, ob einige oder alle Werte in einem Vektor kleiner als 10 sind:

 #define vector of data values
data <- c(3, 4, 4, 8, 12, 15)

#check if all values are less than 10
all(data < 10)

[1] FALSE

#check if any values are less than 10
any(data < 10)

[1] TRUE

Die Funktion all() ergibt FALSE , da alle Werte im Vektor nicht kleiner als 10 sind.

Die Funktion „any()“ ergibt TRUE , da mindestens ein Wert im Vektor kleiner als 10 ist.

Beispiel 2: Verwenden Sie all() mit NA-Werten

Wenn wir die Funktion all() mit einem Vektor verwenden, der NA-Werte hat, können wir als Ergebnis NA erhalten:

 #define vector of data values with some NA values
data <- c(3, 4, 4, 8, NA, NA)

#check if all values are less than 10
all(data < 10)

[1] NA

Um dies zu vermeiden, müssen wir na.rm=TRUE angeben, um zunächst NA-Werte aus dem Vektor zu entfernen, bevor wir prüfen, ob alle Werte eine Bedingung erfüllen:

 #define vector of data values with some NA values
data <- c(3, 4, 4, 8, NA, NA)

#check if all values are less than 10 (and ignore NA values)
all(data < 10, na. rm = TRUE )

[1] TRUE

Die Funktion all() ergibt nun TRUE , da jeder Wert im Vektor kleiner als 10 ist, vorausgesetzt, wir ignorieren NA-Werte.

Beispiel 3: Verwenden Sie all() und any() mit Datenrahmenspalten

Wir können auch die Funktionen all() und any() verwenden, um die Ausdrücke der Datenrahmenspalten auszuwerten.

Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R:

 #define data frame
df <- data. frame (points=c(30, 22, 19, 20, 14, NA),
                 assists=c(7, 8, 13, 13, 10, 6),
                 rebounds=c(8, 12, NA, NA, 5, 8))

#view data frame
df

  points assists rebounds
1 30 7 8
2 22 8 12
3 19 13 NA
4 20 13 NA
5 14 10 5
6 NA 6 8

Wir können die Funktionen all() und any() verwenden, um verschiedene Ausdrücke für die Werte in der Spalte „bounces“ auszuwerten:

 #check if all values are less than 10 in rebounds column
all(df$rebounds < 10, na. rm = TRUE )

[1] FALSE

#check if any values are less than 10 in rebounds column
any(df$rebounds < 10, na. rm = TRUE )

[1] TRUE

#check if there are any NA values in rebounds column
any(is. na (df$rebounds))

[1] TRUE

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• Alle Werte in der Spalte „Bounces“ liegen nicht unter 10.
• Mindestens ein Wert in der Rebounds-Spalte liegt unter 10.
• In der Rebounds-Spalte gibt es mindestens einen NA-Wert.

Verwandte Themen: Verwendung von is.na in R (mit Beispielen)

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in R ausführen:

So fügen Sie eine Spalte zu einem Datenrahmen in R hinzu
So fügen Sie einem Datenrahmen in R eine leere Spalte hinzu
So sortieren Sie einen Datenrahmen nach Spalte in R