删除行 if 语句

Question

我有一个如下所示的数据框：

Status  ID 
  A     1
  B     1
  B     1
  A     1
  B     1
  A     1
  A     2
  A     2
  A     2
  A     2
  B     3
  B     3
  B     3

为了说明我想要的输出，请看下面：

Status  ID 
  B     1
  B     1
  B     1
  A     2
  A     2
  A     2
  A     2
  B     3
  B     3
  B     3

如您所见，唯一改变的是组 ID = 1。如果组同时包含“A”和“B”状态，我想删除“A”状态。

但是，组 ID 2 和 3 没有改变（即没有删除行），因为：如果每个组 ID 只包含一个“A”，那么它将保持不变。同样，如果每个组 ID 只包含一个“B”，它也将保持不变。因此两者保持不变。

使用 dplyr，这是我的尝试：

library(dplyr)

df1_clean <- df1 %>% group_by(ID, Status)
                 %>% filter(ifelse((Status == A | Status == B), Status == B,
                     ifelse((Status == A), Status == A,
                     ifelse((Status == B), Status == B))))

但是，此过滤器不起作用。任何帮助将不胜感激！

Answer 1

我们可以使用filter分组ID

library(dplyr)
df %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(all(Status == "A") | all(Status == "B") | Status == "B")

#   Status    ID
#   <fct>  <int>
# 1 B          1
# 2 B          1
# 3 B          1
# 4 A          2
# 5 A          2
# 6 A          2
# 7 A          2
# 8 B          3
# 9 B          3
#10 B          3

---

我们也可以使用n_distinct

df %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(n_distinct(Status) == 1 | Status == "B")

---

等效的基本 R ave 版本将是

df[as.logical(with(df, ave(Status, ID, FUN = function(x) 
          all(x == "A") | all(x == "B") | x == "B"))), ]

df[as.logical(with(df, ave(Status, ID, FUN = function(x) 
         length(unique(x)) == 1 | x == "B"))), ]

Answer 2

首先，始终建议使用dput(df1) 以易于复制的格式给出示例，以便其他人可以轻松地重新生成数据。

此任务可以通过创建一个标志列来完成，该列指示ID 是否具有多个Status，然后过滤那些没有多个status 或具有status == "B" 的那些。如下：

clean_df1 <- df1 %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(multiple = if_else(n_distinct(Status) > 1, TRUE, FALSE)) %>%
  filter(!multiple | Status == "B") %>%
  ungroup() %>% select(- multiple)
# A tibble: 10 x 2
   Status    ID
   <fct>  <dbl>
 1 B          1
 2 B          1
 3 B          1
 4 A          2
 5 A          2
 6 A          2
 7 A          2
 8 B          3
 9 B          3
10 B          3