我正在尝试根据另一个数据帧（PvalueData）中p值的标准来过滤掉数据帧（MainData）中的行。因此，我想要的是：如果一行中超过50％的列的p值> 0.05（PvalueData），则该行将从主数据帧（MainDatA）中删除。
可以说，这是我拥有的数据：
主数据：
C1 C2 C3 C4 C5
Gene1 70 54 54 75 75
Gene2 23 18 16 54 15
Gene3 43 93 90 43 92
Gene4 32 50 23 13 45
Gene5 44 53 46 34 47
Gene6 42 34 53 85 43
Gene7 49 55 67 49 89
Gene8 25 45 49 34 35
Gene9 19 16 54 53 94
PvalueData：
C1 C2 C3 C4 C5
Gene1 0.04 0.01 0.01 0.01 0.01
Gene2 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01
Gene3 0.01 0.07 0.09 0.01 0.06
Gene4 0.01 0.03 0.06 0.01 0.02
Gene5 0.04 0.01 0.07 0.08 0.01
Gene6 0.09 0.07 0.01 0.06 0.06
Gene7 0.10 0.07 0.01 0.01 0.06
Gene8 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01
Gene9 0.09 0.01 0.07 0.08 0.06
因此，我的结果文件应如下所示：
结果：
C1 C2 C3 C4 C5
Gene1 70 54 54 75 75
Gene2 23 18 16 54 15
Gene4 32 50 23 13 45
Gene5 44 53 46 34 47
Gene8 25 45 49 34 35
我确实尝试过这样的事情：
check = if (PvalueData[!rowSums(PvalueData>thres) > ncol(PvalueData)*.5], MainData)
但是无法真正解决。
这是使用rowMeans的答案：
df[rowMeans(df2 < 0.05) > 0.5,]
C1 C2 C3 C4 C5
Gene1 70 54 54 75 75
Gene2 23 18 16 54 15
Gene4 32 50 23 13 45
Gene5 44 53 46 34 47
Gene8 25 45 49 34 35
这是代码的快速细分：
df2 < 0.05 将data.frame强制转换为由逻辑元素（TRUE和FALSE）组成的矩阵，其中如果元素符合您的p值条件，则为TRUE。rowMeans 计算每一行的这些逻辑值的平均值。数据
df <- read.table(header=T, text="C1 C2 C3 C4 C5
Gene1 70 54 54 75 75
Gene2 23 18 16 54 15
Gene3 43 93 90 43 92
Gene4 32 50 23 13 45
Gene5 44 53 46 34 47
Gene6 42 34 53 85 43
Gene7 49 55 67 49 89
Gene8 25 45 49 34 35
Gene9 19 16 54 53 94")
df2 <- read.table(header=T, text="C1 C2 C3 C4 C5
Gene1 0.04 0.01 0.01 0.01 0.01
Gene2 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01
Gene3 0.01 0.07 0.09 0.01 0.06
Gene4 0.01 0.03 0.06 0.01 0.02
Gene5 0.04 0.01 0.07 0.08 0.01
Gene6 0.09 0.07 0.01 0.06 0.06
Gene7 0.10 0.07 0.01 0.01 0.06
Gene8 0.01 0.01 0.02 0.01 0.01
Gene9 0.09 0.01 0.07 0.08 0.06")
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