通过匹配另一列来过滤一列答案

【问题标题】：Filter one column by matching to another column通过匹配另一列来过滤一列
【发布时间】：2019-05-28 15:07:09
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含一个变量，如果它们与另一个变量中的元素匹配，则要删除的元素 - 请参见下面的小示例：

df <- data.frame(pair = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
                 animal = rep(c("dog", "cat"), 3), 
                 value = seq(1, 12, 2), 
                 drop = c("no", "no", "dog", "dog", "cat", "cat"))

  pair animal value drop
1    1    dog     1   no
2    1    cat     3   no
3    2    dog     5  dog
4    2    cat     7  dog
5    3    dog     9  cat
6    3    cat    11  cat

我试图根据animal 的值是否与drop 的值匹配来过滤数据框。我想要filter(df, animal != drop) 之类的东西来删除只有animal 的值与drop 的值匹配的行：

  pair animal value drop
1    1    dog     1   no
2    1    cat     3   no
4    2    cat     7  dog
5    3    dog     9  cat

我还尝试编写一个简单的循环来测试动物匹配是否为每一行删除，如果为真则删除该行，但我无法让它工作。（我对循环不是很有信心，如果可能的话，我宁愿不使用循环，因为我的数据框非常大，但我越来越绝望了！）

for(i in nrow(df)){
  if(df$animal[i] == df$drop[i]){
    df <- df[-i,]
    return(df)
  }
}

有没有办法使用 dplyr 做到这一点？

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

filter(df, animal != drop) 的使用是正确的。但是，由于您没有在data.frame() 调用中指定stringsAsFactors = F，因此所有字符串都转换为因子，从而提高了不同级别集的错误。因此添加stringsAsFactors = F，应该可以解决这个问题

df <- data.frame(pair = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
                 animal = rep(c("dog", "cat"), 3), 
                 value = seq(1, 12, 2), 
                 drop = c("no", "no", "dog", "dog", "cat", "cat"),
                 stringsAsFactors = F) 

df %>%
  filter(animal != drop)

  pair animal value drop
1    1    dog     1   no
2    1    cat     3   no
3    2    cat     7  dog
4    3    dog     9  cat

为了避免这种不受欢迎的字符串因素行为出现问题，我强烈建议使用tibble

如果没有机会更改数据的创建方式，我在这里提供@akrun 的解决方案：

library(dplyr)

df %>% 
  mutate_at(vars(animal, drop), as.character) %>%       
  filter(animal != drop)
#  pair animal value drop
#1    1    dog     1   no
#2    1    cat     3   no
#3    2    cat     7  dog
#4    3    dog     9  cat

【讨论】：

在本例中这是一个很好的解决方案，但请考虑您无法控制如何创建数据框的情况。在我的日常工作中，我很少创建这样的数据框——如果我这样做了，我的工作会更容易！也许您可以添加您将如何处理目前这是一个因素这一事实
这是我的问题，谢谢 - 我的原始数据框是一个 tibble，但我没有考虑到我的变量之一是因子类。 filter(animal != as.character(drop) 工作完美，无需删除这些因素。
添加了@akrun的解决方案

【解决方案2】：

一种选择是使用mutate_at 转换为character 类，然后在不匹配的元素上使用filter

library(dplyr)
df %>% 
  mutate_at(vars(animal, drop), as.character) %>%       
  filter(animal != drop)
#  pair animal value drop
#1    1    dog     1   no
#2    1    cat     3   no
#3    2    cat     7  dog
#4    3    dog     9  cat

【讨论】：