关于如何根据 R 中的条件删除行的任何想法？答案

【问题标题】：Any idea on how to delete rows based on conditions in R?关于如何根据 R 中的条件删除行的任何想法？
【发布时间】：2021-09-10 05:08:38
【问题描述】：

我是 R 新手，我一直在使用 dplyr 包进行总结。我想不出以下问题的解决方案。

我的小标题：8 x 3 如下：

df <- tibble(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2 ),
                 block = c(2, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 3), 
                 answer = "TRUE")

id	block	answer
1	2	TRUE
1	2	TRUE
1	2	TRUE
1	3	TRUE
1	3	TRUE
2	2	TRUE
2	2	TRUE
2	3	TRUE

ID -> 参与者 ID

block -> 最高正确的block

我只想保留每个参与者的最高块分数，但最高块分数定义为在每个块条件中至少有两个正确 (TRUE) 的最高分数。

在上面的示例中，参与者 1 的最高分块分数为 3，因为在块 3 处至少有两个正确的回答。参与者 2 的最高分数是 2。请参见下面的示例。

最终的输出应该是这样的：

id	block	answer
1	3	TRUE
2	2	TRUE

有人知道我应该如何开始吗？或者有什么包可以解决这个问题？

我设法使用slice_tail 参数为每个参与者维护了最后一行，但不知道如何从那里继续

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse

【解决方案1】：

filter 只保留那些具有>= 2 TRUE 值的块，稍后为每个id 保留具有max block 值的行。

library(dplyr)

df %>%
  group_by(id, block) %>%
  filter(sum(as.logical(answer)) >= 2) %>%
  group_by(id) %>%
  slice(which.max(block)) %>%
  ungroup

#    id block answer
#  <dbl> <dbl> <chr> 
#1     1     3 TRUE  
#2     2     2 TRUE

【讨论】：

这行得通！太好了?我不知道基础R中的as.logical函数。

【解决方案2】：

这会起作用

library(dplyr)

df %>%
  group_by(id,block) %>%
  filter(answer == TRUE) %>%
  filter(n() > 1) %>%
  distinct() %>%
  group_by(id) %>%
  filter(block == max(block))

     id block answer
  <dbl> <dbl> <chr> 
1     1     3 TRUE  
2     2     2 TRUE

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您只想使用基本 R，这里有一个建议。

s=lapply(1:nrow(df),
    function(x) 
      df[df$id==x, ][ as.vector(max(df[df$id==x, 'block'])==df[df$id==x, 'block']), ]
    )

ss=do.call(rbind.data.frame, s)
unique(ss)

【讨论】：