如何筛选DataFrame中每行严格单调递增的行（支持动态列数）

问题描述 #

现有如下结构的DataFrame：

# 示例数据
library(tibble)
df <- tibble(
  COL_1 = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1),
  COL_2 = c(1,1,1,1,2,1,3,1,1,3),
  COL_3 = c(1,1,1,1,1,1,4,1,9,5),
  COL_4 = c(1,1,1,1,1,1,5,1,1,7),
  COL_5 = c(1,1,1,1,1,1,6,1,1,9),
  COL_6 = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
)

需要筛选出COL_1到COL_N（N为动态列数）中值严格递增的行，最终结果仅保留第7、10行：

# 预期结果
# # A tibble: 2 × 6
#   COL_1 COL_2 COL_3 COL_4 COL_5 COL_6
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1     3     4     5     6     7
# 2     1     3     5     7     9    10

要求代码支持动态列数，不能用硬编码的filter(COL_6 > COL_5 & ... & COL_2 > COL_1)形式。

解决方案 #

方法1：使用dplyr（tidyverse风格） #

通过rowwise()逐行处理，结合c_across()提取动态列，再用diff()检查递增性：

library(dplyr)

# 1. 动态匹配并排序列名（确保按COL_1、COL_2...COL_N的顺序）
col_names <- grep("^COL_\\d+$", names(df), value = TRUE)
col_names <- sort(col_names, key = function(x) as.integer(sub("COL_", "", x)))

# 2. 筛选严格递增的行
filtered_df <- df %>%
  rowwise() %>%
  filter(all(diff(c_across(all_of(col_names))) > 0)) %>%
  ungroup()

# 查看结果
filtered_df

方法2：使用base R（轻量高效） #

用apply()按行遍历，直接检查每行的差值是否全为正：

# 1. 动态匹配并排序列名
col_names <- sort(grep("^COL_\\d+$", names(df), value = TRUE), 
                  key = function(x) as.integer(sub("COL_", "", x)))

# 2. 筛选行
filtered_df <- df[apply(df[col_names], 1, function(row) all(diff(row) > 0)), ]

# 查看结果
filtered_df

说明 #

两种方法均支持任意数量的COL_*列：

• 通过grep匹配所有符合COL_数字格式的列名
• 用sort结合自定义key确保列按数字顺序排列（避免列名乱序导致判断错误）
• 核心逻辑是计算每行相邻列值的差值，验证所有差值均大于0，以此判断是否严格递增

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rgrvkfer