如何使用 dplyr::filter() 删除观察组答案

【问题标题】：How to remove groups of observation with dplyr::filter()如何使用 dplyr::filter() 删除观察组
【发布时间】：2014-08-26 07:34:43
【问题描述】：

对于以下数据

ds <- read.table(header = TRUE, text ="
id year attend
1 2007      1
1 2008      1
1 2009      1
1 2010      1
1 2011      1
8 2007      3
8 2008     NA
8 2009      3
8 2010     NA
8 2011      3
9 2007      2
9 2008      3
9 2009      3
9 2010      5
9 2011      5
10 2007     4
10 2008     4
10 2009     2
10 2010    NA
10 2011    NA
")
ds<- ds %>% dplyr::mutate(time=year-2000)
print(ds)

我将如何编写一个 dplyr::filter() 命令来仅保留没有单个 NA 的 id？所以只有 id 为 1 和 9 的主题应该留在过滤器之后。

【问题讨论】：

标签： r data-manipulation dplyr subset

【解决方案1】：

或者你可以使用：

ds %>%
group_by(id) %>% 
filter(attend=all(!is.na(attend)))
#Source: local data frame [10 x 3]
#Groups: id

#  id year attend
#1   1 2007      1
#2   1 2008      1
#3   1 2009      1
#4   1 2010      1
#5   1 2011      1
#6   9 2007      2
#7   9 2008      3
#8   9 2009      3
#9   9 2010      5
#10  9 2011      5

【讨论】：

我更喜欢这个，因为它在 dplyr 内并且更短。谢谢！
还有filter(!anyNA(attend))。

【解决方案2】：

将filter与base::ave结合使用

ds %>% dplyr::filter(ave(!is.na(attend), id, FUN = all))

获得

    id year attend
 1   1 2007      1
 2   1 2008      1
 3   1 2009      1
 4   1 2010      1
 5   1 2011      1
 6   9 2007      2
 7   9 2008      3
 8   9 2009      3
 9   9 2010      5
 10  9 2011      5

【讨论】：

是的，1 和 9，我已经更正了。谢谢@Robert Krzyzanowski，这正是我所需要的。我以前从未见过 ave() 函数，我很高兴我问了，学到了一些新东西。
我等了 2 分钟才接受它:) 再次感谢！