转换数据框以便能够过滤值答案

【问题标题】：Transform dataframe in order to be able to filter values转换数据框以便能够过滤值
【发布时间】：2021-08-12 19:54:19
【问题描述】：

我想将以下数据帧转换为一个新的数据帧，我将能够像这样过滤系数：

例子：

sample %>% filter(Age == "18-30")

结果应该给出年龄“18-30”的系数。

我不想使用匹配方法！我试过pivot_longer()，但它没有产生我想要的数据框结构。

sample <- data.frame (GLM_Coefficient  = c(0.6, 1, 0.4, 0.2, 0, 3 ,1 ,2,1),
                  Category = c("France", "UK", "USA", "18-30", "31-50", "51-70", "70+", "100-170", "171+"),
                  Type = c("Country", "Country", "Country", "Age", "Age", "Age", "Age", "Height", "Height")
)



  GLM_Coefficient Category    Type
1             0.6   France Country
2             1.0       UK Country
3             0.4      USA Country
4             0.2    18-30     Age
5             0.0    31-50     Age
6             3.0    51-70     Age
7             1.0      70+     Age
8             2.0  100-170  Height
9             1.0     171+  Height

【问题讨论】：

您可以只过滤多个列，对吗？ filter(sample, Category == "18-30" & Type == "Age")

标签： r filter dplyr

【解决方案1】：

如果您只需要系数，则必须同时过滤Type 和Category，然后选择GLM_coefficient：

sample %>% filter(Type == "Age", Category == "18-30") %>% select(GLM_Coefficient)

如果你不希望它是一个tibble，你需要添加pull：

sample %>% filter(Type == "Age", Category == "18-30") %>% select(GLM_Coefficient) %>% pull()

【讨论】：