r - 确定两列是否在R中包含负值和正值

这是生成一些样本数据的代码：

set.seed(1000)
dat <- data.frame(A = runif(5, -5, 5),
                  B = runif(5, -5, 5),
                  C = runif(5, -5, 5))

数据：

          A          B         C
1 -1.721213 -4.3226204 -1.500625
2  2.588465  2.3871486  2.554616
3 -3.860636  0.8353505 -1.829158
4  1.907551 -2.8422860  3.658128
5  0.164024 -2.4387760  2.641607

我想比较每一列并返回TRUE或FALSE，这取决于在逐行浏览时是否存在负值或正值。例如，在A和B列的第4行中，我们将得到TRUE。因为一个是积极的，另一个是消极的。如果被交换（该行的A中为负值，但B中为正值），则它还将返回TRUE。

但是，如果要比较的两个值中的任何一个介于1到-1之间，则不会进行比较，它只会返回NA。此示例的最终输出如下所示：

          A          B         C    AB    BC    AC
1 -1.721213 -4.3226204 -1.500625 FALSE FALSE FALSE
2  2.588465  2.3871486  2.554616 FALSE FALSE FALSE
3 -3.860636  0.8353505 -1.829158    NA    NA FALSE
4  1.907551 -2.8422860  3.658128  TRUE  TRUE FALSE
5  0.164024 -2.4387760  2.641607    NA  TRUE    NA

我试图使用这种逻辑比较行：

if((dat$A > 1 & datB < -1) | (dat$A < -1 & dat$B > -1) == TRUE) ...

但我认为必须有一种更有效的方法。

看到一些答案后进行编辑：

当我测试它们时，这里有很多很棒的答案都起作用了。我最喜欢mpalanco的答案，因为它的可读性和简洁性。但是，我选择了DMC的答案，因为它可以推广到其他情况，并且可能对其他人寻找该问题或类似问题的答案很有用。

最佳答案

如果您拥有的列多于{A, B, C}且您想查看所有成对的列，则得出以下结果：

library(tidyr)
library(dplyr)

# get original names
orig_names <- names(dat)

# add a row indicator
dat <- dat %>% mutate(k = row_number())

dat2 <- dat %>%
  # reshape to long
  gather(letter, value, A:C) %>%
  # change value to {-1, 1}
  mutate(
    value = ifelse(value <= -1, -1, ifelse(value >= 1, 1, NA)),
    letter = as.character(letter)
    )

# create a placeholder data frame for result
d_new <- expand.grid(
  V1 = orig_names,
  V2 = orig_names,
  k = 1:nrow(dat),
  stringsAsFactors = FALSE
  ) %>%
  filter(V1 < V2)

# compute result
result <- d_new %>%
  left_join(dat2, by = c("V1" = "letter", "k" = "k")) %>%
  left_join(dat2, by = c("V2" = "letter", "k" = "k")) %>%
  mutate(
    result = (value.x != value.y),
    combo = paste0(V1, V2)
    ) %>%
  select(-starts_with("value"), -V1, -V2) %>%
  spread(combo, result)

# join with original data
dat %>% left_join(result)

##           A          B         C k    AB    AC    BC
## 1 -1.721213 -4.3226204 -1.500625 1 FALSE FALSE FALSE
## 2  2.588465  2.3871486  2.554616 2 FALSE FALSE FALSE
## 3 -3.860636  0.8353505 -1.829158 3    NA FALSE    NA
## 4  1.907551 -2.8422860  3.658128 4  TRUE FALSE  TRUE
## 5  0.164024 -2.4387760  2.641607 5    NA    NA  TRUE

true

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