源代码
#' @title remove observation with too many 0 values
#' @param data dataframe of imported dataset, must have first column as ID
#' @param x scales indicate how many 0 to remove
#' @return a dataframe without too many 0 observations
#' @examples
#' data_cleaning(matrix(c(c(0,1,1,0,0,1,1), c(2,1,0,3,5,2,2), c(1,1,3,2,4,5,1)), 3, 7), 2)
#' @importFrom stats aggregate
#' @export
data_cleaning <- function(data, x = round(ncol(data)*0.3)){
data = aggregate(data[,2:ncol(data)], by=list(data[,1]), FUN = 'sum')
rownames(data) = data[,1]
data = data[,-1]
tmp = apply(data, 1, function(c) which( as.numeric(c) != 0) )
keep_no = which(sapply(tmp, length) >= x)
data2 = data[keep_no,]
return(data2)
}
这段R语言代码是一个自定义函数，名为 data_cleaning，用于从数据集中移除包含过多0值的观测（行）。下面是对这段代码的中文解释：
@title remove observation with too many 0 values：该函数的标题，目的是移除包含过多0值的观测。@param data：参数data，代表导入的数据框（dataframe），必须要第一列作为ID（标识）列。@param x：参数x，表示移除观测的阈值，即当一行中0的个数超过这个值时，这一行将被移除。@return：返回值，返回一个清理后的数据框，即移除了包含过多0值的观测后的数据。@examples：示例用法，展示了如何使用这个函数。@importFrom stats aggregate：表示从stats包中导入aggregate函数。@export：表示该函数应该被导出，使得它可以在该R包的命名空间之外被用户访问。
函数定义 data_cleaning <- function(data, x = round(ncol(data)*0.3)){...}：定义了一个名为 data_cleaning 的函数，它接受两个参数：data 是需要清理的数据框，x 是一个用于标识多少个0值会导致一个观测被移除的阈值，默认值为数据框列数的30%（向下取整）。
函数内部操作解释：
-
data = aggregate(data[,2:ncol(data)], by=list(data[,1]), FUN = 'sum')：使用aggregate函数按照ID列（第一列）对数据进行分组并求和，忽略了ID列外的第一列。 -
rownames(data) = data[,1]：将分组后的数据框的行名设置为ID列的值。 -
data = data[,-1]：移除数据框的第一列（ID列），因为ID已经被设置为了行名。 -
tmp = apply(data, 1, function(c) which(as.numeric(c) != 0))：使用apply函数遍历数据框的每一行，找出每行中非0值的位置，并存储在tmp变量中。 -
keep_no = which(sapply(tmp, length) >= x)：通过sapply函数计算每行非0值的数量，并找出数量大于等于阈值x的行的索引，即这些行会被保留。 -
data2 = data[keep_no,]：根据上一步得到的索引，从数据框中选取符合条件的行，得到清理后的数据框data2。 -
return(data2)：返回清理后的数据框data2。
总结：这个函数的目的是从数据集中移除那些包含过多0值的行，仅保留那些非0值数量达到一定阈值的观测。通过调整参数 x，可以控制移除观测的严格程度。