以连续的长度字符串为条件的子集面板数据

Question

我一直在尝试使用 dplyr 对一些面板数据进行子集化，即组内的 id。

我想精确计算每个组内的所有ids，grp 有一个NUM 系列，最小值小于 2，最大值大于 2。我已经构建了一个 minimal 下面的工作示例应该可以说明问题。

我一直在与filter()、row_number() == c(1,n()) 合作，并试图将其分离并合并，即不同类型的_join，它重新组合在一起，但我被困住了，我现在转向 SO 社区寻求帮助。

我得到了什么

像这样的tibble，

df <- tibble(id = rep(0:1, c(8, 13)), grp = rep(c("01", "02"), c(13, 8)),
             NUM = c(-4, -3, -2, -1, 1, 2, 3, 4, -3, -2, -1,
                      1, 2, -3, -2, -1, 1, 2, 3, 4, 5)) %>% group_by(id, grp)
df %>% print(n=21)
#> # A tibble: 21 x 3
#> # Groups:   id, grp [3]
#>       id   grp   NUM
#>    <int> <chr> <dbl>
#>  1     0    01    -4
#>  2     0    01    -3
#>  3     0    01    -2
#>  4     0    01    -1
#>  5     0    01     1
#>  6     0    01     2
#>  7     0    01     3
#>  8     0    01     4
#>  9     1    01    -3
#> 10     1    01    -2
#> 11     1    01    -1
#> 12     1    01     1
#> 13     1    01     2
#> 14     1    02    -3
#> 15     1    02    -2
#> 16     1    02    -1
#> 17     1    02     1
#> 18     1    02     2
#> 19     1    02     3
#> 20     1    02     4
#> 21     1    02     5

我想要得到/想要的结果

df_out <- tibble(id = rep(0:1, c(9, 8)),
             grp = rep(c("01", "02"), c(9, 8)),
             NUM = c(-4, -3, -2, -1, 1, 2, 3,
           4, 5, -3, -2, -1, 1, 2, 3, 4, 5)) %>%  group_by(id, grp)
df_out
#> # A tibble: 17 x 3
#> # Groups:   id, grp [3]
#>       id   grp   NUM
#>    <int> <chr> <dbl>
#>  1     0    01    -4
#>  2     0    01    -3
#>  3     0    01    -2
#>  4     0    01    -1
#>  5     0    01     1
#>  6     0    01     2
#>  7     0    01     3
#>  8     0    01     4
#>  9     1    02    -3
#> 10     1    02    -2
#> 11     1    02    -1
#> 12     1    02     1
#> 13     1    02     2
#> 14     1    02     3
#> 15     1    02     4
#> 16     1    02     5

Answer 1

像这样？

library(dplyr)
filter(df, any(NUM > 2) & any(NUM < -2))

# A tibble: 16 x 3
# Groups:   id, grp [2]
      id grp     NUM
   <int> <chr> <dbl>
 1     0 01    -4.00
 2     0 01    -3.00
 3     0 01    -2.00
 4     0 01    -1.00
 5     0 01     1.00
 6     0 01     2.00
 7     0 01     3.00
 8     0 01     4.00
 9     1 02    -3.00
10     1 02    -2.00
11     1 02    -1.00
12     1 02     1.00
13     1 02     2.00
14     1 02     3.00
15     1 02     4.00
16     1 02     5.00

此外，如果要对一个精确值进行子集化，假设第一个NUM 是-3，最后一个NUM 是5，即原始数据中的第9-16 行，可以这样做像这样，

df %>%
  group_by(id, grp) %>%
  mutate(first = first(NUM)
        ,last = last(NUM)) %>%
  filter(-3 == first & 5 == last) %>%
  select(-first, -last)  
#> # A tibble: 8 x 3
#> # Groups:   id, grp [1]
#>      id   grp   NUM
#>   <int> <chr> <dbl>
#> 1     1    02    -3
#> 2     1    02    -2
#> 3     1    02    -1
#> 4     1    02     1
#> 5     1    02     2
#> 6     1    02     3
#> 7     1    02     4
#> 8     1    02     5

以上灵感来自this SO answer。