1樓：FTDdata
m[rowMeans(m==0)>0.2,]，m為矩陣或資料框都可以的。tips:如果m為矩陣，篩選出來只有一行，缺省會轉為向量，可以通過設定drop=FALSE來避免。
2樓：貝殼沙灘
解決問題的思路:
核心問題其實是篩選矩陣元素。
提取矩陣元素的本質是根據邏輯值TURE/FALSE來決定該行或列是否留下。於是，這個問題就變成求乙個邏輯向量，然後將這個邏輯向量放入矩陣篩選時行的位置a[行，列]。這個邏輯向量就是矩陣一行中0的個數<20%為TRUE。
那麼怎樣知道這一行0的個數是否大於20%呢？方法就不是唯一的，一種比較好的思路是將這些值按是否等於0而轉成乙個邏輯向量，因為TRUE＝1，FALSR=0，這時，所有的0都變成1，所有非0的數就變成0，然後求出均數，再和0.2比較即可。
最後通過遍歷矩陣的方法，乙個行對應乙個邏輯值，再將這個邏輯值放入提取矩陣的行的位置即可。具體的操作樓上都給出了很好的例項，喜歡哪個用哪個(˙▽˙)
3樓：
rm(list=ls
())set
.seed
(888)rt
=matrix
(sample(0
:10,100
,replace=T
),nrow=10
)a=nrow(rt
)#行數b
=ncol(rt
)*0.
2#20%
c=c()
for(iin
1:a)
}rt=rt
[-c,]
不同的解法這裡試驗選取的是》=20%的資料
4樓：章丁睿
可以轉化成dataframe或者datatablelibrary
(data
.table)dt
<-fread
('a b c d e f0 0 0 0 0 10 1 1 1 1 1')dt#
>abcdef
#>1:
0000
01#>2:
0111
11dt[
rowMeans(dt
==0)>
0.2,]#
>abcdef
#>1:
000001
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