如果只有第一个观察符合标准，有没有办法对一个组进行子集化？

Question

我有一个像这样的数据框：

ID = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4)
VAR_1 = c(2,4,6,1,7,9,4,4,3,1,7,4,0)
VAR_2 = c(NA,NA,NA,NA,NA,20190101,20190101,20190101,NA,20190101,NA,NA,NA)
df2 = data.frame(ID,VAR_1,VAR_2)

如果 VAR_2 中按组的第一个观察值有值，我想从这个数据框中子集每个组 (ID) 的所有行仅，在这个简单的情况下，新的子集应该是 ID 3 和 4 中的所有行

为了更好地表达这一点：

df                                       df_subset   

ID VAR_1 VAR_2                           ID VAR_1 VAR_2
1   2     NA                             3   4     20190101                           
1   4     NA                             3   4     20190101
1   6     NA                             3   3     NA
2   1     NA                             4   1     20190101
2   7     NA                             4   7     NA
2   9     20190101                       4   4     NA
3   4     20190101                       4   0     NA
3   4     20190101
3   3     NA
4   1     20190101
4   7     NA
4   4     NA
4   0     NA

我设法通过几个步骤来做到这一点（我将原始数据子集仅按组进行第一次观察，为 VAR_1 分配一个特殊值，重新合并，然后最后按特殊值过滤），但我想知道是否有一种更简单更优雅（并且可能）更有效的方法。我不需要 VAR_1，因此可以根据需要对其进行更改以提供更快的解决方案。

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

使用dplyr，我们可以group_by ID 并且仅当每个组中的第一个值是非NA 时才选择组。

library(dplyr)

df2 %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(!is.na(VAR_2[1L]))

#     ID VAR_1    VAR_2
#  <dbl> <dbl>    <dbl>
#1     3     4 20190101
#2     3     4 20190101
#3     3     3       NA
#4     4     1 20190101
#5     4     7       NA
#6     4     4       NA
#7     4     0       NA

提取第一个值的一些变体可能是（感谢@tmfmnk）

df2 %>%  group_by(ID) %>% filter(!is.na(first(VAR_2)))

或

df2 %>% group_by(ID) %>%  filter(!is.na(nth(VAR_2, 1)))

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同样使用基础 R ave

df2[with(df2, ave(!is.na(VAR_2), ID, FUN = function(x) x[1L])), ]

或者有点复杂的split和subset

subset(df2, ID %in% names(na.omit(sapply(split(df2$VAR_2, df2$ID), head, 1))))