R：根据几列中的值从数据框中删除行

Question

我有以下数据框 (df) - 还有更多列，但这些是相关列：

ID  Cost 
1    $100
1    $200
2    $50
2    $0
2    $40
3    $10
4    $100
5    $0
5    $50

我想对这个数据框进行子集化，这样如果特定 ID 的任何成本 = $0，那么它应该删除所有这些行（即该特定 ID 的所有行。）

因此，在此示例中，ID 2 和 5 包含 $0，因此应删除 ID 2 和 ID 5 的所有行。

这是我想要的结果df：

    ID  Cost 
    1    $100
    1    $200
    3    $10
    4    $100

有人可以帮忙吗？我尝试了subset 函数的一些组合，但没有奏效。

** 类似的说明：我有另一个带有“NA”的数据框 - 你能帮我找出同样的问题，以防它是 NA，而不是 0。

提前致谢！！

Answer 1

试试这个：

subset(df,!df$ID %in% df$ID[is.na(df$Cost) | df$Cost == "$0"])

这给了你：

  ID Cost
1  1 $100
2  1 $200
6  3  $10
7  4 $100

Answer 2

试试

df[!df$ID %in% df$ID[df$Cost=="$0"],]

Answer 3

您可以使用 tapply 之类的方式计算要删除的 ID：

(has.zero <- tapply(df$Cost, df$ID, function(x) sum(x == 0) > 0))
#     1     2     3     4     5 
# FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE 

然后您可以进行子集化，限制为您不想删除的 ID：

df[!df$ID %in% names(has.zero)[has.zero],]
#   ID Cost
# 1  1  100
# 2  1  200
# 6  3   10
# 7  4  100

这非常灵活，因为它使您能够根据更复杂的条件限制 ID（例如“ID 的平均成本必须至少为 xyz”）。