如何从含字符列的二进制矩阵格式tibble中生成列和大于0的列名向量

你其实完全不用折腾“移除第一列再重新添加”的操作——我们只需要针对性处理那些二进制格式的列就行，原数据的结构根本不需要改动。

先模拟你的数据方便测试：

library(tibble)

df <- tibble(
  Aufzeichnungen = c(
    "Aufzeichnungen", 
    "07.03.22 A: stechender Schmerz, scharfkantig", 
    "D/B:", "T:", 
    "pat aht an 36 üz distal, seit paartagen", 
    "36 vipr++, perk-, keine c zu entdekcne,üz bilfuird", 
    "pat aufgekläörtggf RÖ um c auszuschileßen, pat verweigert RÖ aus Angst vor Strahlung, pat", 
    "aufgeklärt angst nicht nötig und c unter fllg oder apprx nicht auszuschließen,", 
    "pat knirscht, schiene empohlen, pat meldet sich..", 
    "next: noch schmerezn", 
    "an 36?"
  ),
  `2010` = c("0", "0", "0", "0", "1", "1", "0", "0", "0", "0", "0"),
  `0070` = c("0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0"),
  Ä1 = c("0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0"),
  Ä5 = c("0", "0", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0"),
  `0010` = c("0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0")
)

方法一：用tidyverse工具（dplyr + purrr） #

适合熟悉tidyverse生态的场景，代码可读性更强：

library(dplyr)
library(purrr)

target_cols <- df %>%
  # 排除第一列字符型列，通用写法可用select(where(~!is.character(.x)))选择所有非字符列
  select(-Aufzeichnungen) %>%
  # 将每列的字符转成数值后求和
  map_dbl(~ sum(as.numeric(.x))) %>%
  # 只保留列和大于0的项
  keep(~ .x > 0) %>%
  # 提取最终目标列名
  names()

target_cols
# 输出结果：[1] "2010" "0070" "Ä1"   "Ä5"

方法二：基础R实现 #

不想加载额外包的话，基础R也能轻松完成需求：

# 提取除第一列外的所有列
num_cols <- df[, -1]
# 将每个列转成数值并计算列和
col_sums <- colSums(sapply(num_cols, as.numeric))
# 筛选出列和大于0的列名
target_cols <- names(col_sums[col_sums > 0])

target_cols
# 输出结果：[1] "2010" "0070" "Ä1"   "Ä5"

通用小技巧 #

如果你的数据里有多个字符型列（不止第一列），可以用select(where(is.character))批量排除所有字符列，这样代码会更灵活，不用硬编码列名或位置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KC-Migo