特定の値の組み合わせのみの列を特定する方法

Question

前提・実現したいこと

大量のダミー変数をリコード（値の再設定）しようとしています。
5000＊5000の行列のデータフレーム（1行目は変数名として処理した）があり、
その中から、例えば[１，２，９]の値のみを含む列（＝変数）を抽出したい。

また、データフレームには[１，２，３，４，５，６，７，８，９・・・]や
[20,35,10,8,66,・・・]といった様々な値を持つ列がある

whichを利用しようとしたが、
上記でいう[1,2,9]を部分に持つすべての列がでたりして、
「特定の値の組み合わせのみ」をもつ列をどうにか抽出できないか悩んでいる

ここでは例えば[１，２，９]のみを持つ列は抽出し、[１，２，４，７，９]を持つ列は
除くような操作がしたい

そうして抽出した特定の値のみを持つ列群をまとめてリコードすることを目的としている

Answer 1

> df <- data.frame(replicate(10,sample(1:10,10,rep=TRUE)))
> df
   X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
1   3  5  3 10  7  4  2  8  1   2
2   6  9  8  8  8  4  7  1 10   1
3  10  1  4  5  9  5 10  7  9   9
4   2  5  4  6  6  0  0  6  4   1
5   3 10  2  8  4  2  2  4  4   1
6   0 10  3  4 10  3  8  2  4  10
7   9  8  9  7  6  3  1  4  4   3
8   2  5  9 10  6  7  4 10  8   5
9   6 10 10  8  3  5  4  1  8  10
10  7  4  1  6  9  8  0  2  2   6

> colnames(df)[sapply(df, function(c){all(c(1, 2, 9) %in% c)})]
[1] "X3"  "X9"  "X10"

which を使うと良いかもしれません。

Answer 2

値から列を特定するようなコード

どこかの行の値が8であるような列を選び出す例です。

> b <- matrix(c(1,3,6,9,6,10,8,10,9,5,2,3,5,6,7,5,1,3,6,8,2,2,4,5,10,4,5,6,5,4,6,8,2,3,5,6,0,1,3,2,1,5,3,6,7), ncol=5)
> b
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
 [1,]    1    5    6    6    0
 [2,]    3    2    8    5    1
 [3,]    6    3    2    4    3
 [4,]    9    5    2    6    2
 [5,]    6    6    4    8    1
 [6,]   10    7    5    2    5
 [7,]    8    5   10    3    3
 [8,]   10    1    4    5    6
 [9,]    9    3    5    6    7

> cols1 <- sapply(1:ncol(b), function(x){any(b[,x]==8)})
> cols1
[1]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
> b[,cols1]
      [,1] [,2] [,3]
 [1,]    1    6    6
 [2,]    3    8    5
 [3,]    6    2    4
 [4,]    9    2    6
 [5,]    6    4    8
 [6,]   10    5    2
 [7,]    8   10    3
 [8,]   10    4    5
 [9,]    9    5    6
> b[,cols1] <- NA
> b
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
 [1,]   NA    5   NA   NA    0
 [2,]   NA    2   NA   NA    1
 [3,]   NA    3   NA   NA    3
 [4,]   NA    5   NA   NA    2
 [5,]   NA    6   NA   NA    1
 [6,]   NA    7   NA   NA    5
 [7,]   NA    5   NA   NA    3
 [8,]   NA    1   NA   NA    6
 [9,]   NA    3   NA   NA    7