在 R 中对多行进行分组过滤答案

【问题标题】：Filtering in a group over multiple rows in R在 R 中对多行进行分组过滤
【发布时间】：2021-10-01 06:24:12
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的数据框，带有 ID 和两个条件：

df <- data.frame(ID=c("A", "A", "A", "B", "C"), cond1=c("yes", "yes", "no", "no", "yes"), cond2=c("no", "no", "yes", "yes", "yes"))
df
   ID cond1 cond2
1  A   yes    no
2  A   yes    no
3  A    no   yes
4  B    no   yes
5  C   yes   yes

我想过滤适用 cond1 和 cond2 的 ID (=yes)，但它不必在同一行中为真。这意味着我想过滤掉 ID A 和 C，而不是 B。

我尝试使用 dplyr 对 group_by() 和 filter() 进行分组：

df %>%
group_by(PID)%>%
filter(cond1==yes&cond2==yes)

但这只会过滤掉 cond 1 和 cond 2 都适用的 PID/行（因此只有 ID C/行 5）。

我可以做些什么来按组过滤 PID/行，其中两个条件都 t0 在一组内为真，但不在一行内？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r if-statement filter dplyr group-by

【解决方案1】：

你可以使用any -

library(dplyr)

df %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(any(cond1 == 'yes') && any(cond2 == 'yes')) %>%
  ungroup

#  ID    cond1 cond2
#  <chr> <chr> <chr>
#1 A     yes   no   
#2 A     yes   no   
#3 A     no    yes  
#4 C     yes   yes

【讨论】：

您需要两个和符号 (&&) 还是一个 (&) 可以吗？
一个也可以，并返回相同的输出，但&& 更快。

【解决方案2】：

data.table 选项

> setDT(df)[, .SD[all(colSums(.SD == "yes") > 0)], ID]
   ID cond1 cond2
1:  A   yes    no
2:  A   yes    no
3:  A    no   yes
4:  C   yes   yes

【讨论】：

【解决方案3】：

使用base R

subset(df, ave(cond1 == 'yes', ID, FUN = any) &
            ave(cond2 == 'yes', ID, FUN = any))

-输出

 ID cond1 cond2
1  A   yes    no
2  A   yes    no
3  A    no   yes
5  C   yes   yes

【讨论】：