通过将列值与 R 中的其他列值匹配来过滤行答案

【问题标题】：Filtering Rows by Matching Column Value to Other Column Value in R通过将列值与 R 中的其他列值匹配来过滤行
【发布时间】：2019-02-27 21:36:02
【问题描述】：

我对 R 很陌生，所以这可能比预期的要容易，我可能想多了。假设我有一个 data.frame (df)，并且我想从另一列中选择与标准匹配的行，但更重要的是，我需要该标准是一组独有的。例如：

Column1    Column2    Column3 
Name1      Some Val   Criteria1
Name1      Unwanted   Also Unwanted
Name2      Some Val2  Criteria2
Name2      Unwanted   Also Unwanted

这可能会让人感到困惑。但基本上，我想根据每个名称的匹配标准选择每个 Some Val，所以我希望它是：

Column1    Column2    Column3
Name1      Some Val1  Criteria1
Name2      Some Val2  Criteria2

问题是，如果只选择几个名称，这很容易做到。但我有数千个，这意味着要写出数千个名称和数千个不同的标准。

【问题讨论】：

标签： r select filter

【解决方案1】：

使用dplyr 你可以做到

library(dplyr)
df %>%
    group_by(Column1) %>%
    filter(str_detect(Column2, "Some Val"))
## A tibble: 2 x 3
## Groups:   Column1 [2]
#  Column1 Column2   Column3
#  <fct>   <fct>     <fct>
#1 Name1   Some Val  Criteria1
#2 Name2   Some Val2 Criteria2

样本数据

df <- read.table(text =
    "Column1    Column2    Column3
Name1      'Some Val'   Criteria1
Name1      Unwanted   'Also Unwanted'
Name2      'Some Val2'  Criteria2
Name2      Unwanted   'Also Unwanted'", header = T)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您想根据组特定条件从组中选择行，您将需要某种对象来指定每个组的条件。您可以使用 data.frame（以下代码中的criteria_by_group）来执行此操作。

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union
library(tibble)

df <- tribble(
  ~group_col, ~value_col, ~criteria_col,
  "Name1", "Some Val", "Criteria1",
  "Name1", "Unwanted", "Not Criteria1",
  "Name2", "Some Val2", "Criteria2", 
  "Name2", "Unwanted", "Not Criteria2"
)

criteria_by_group <- tribble(
  ~group_col, ~group_criteria,
  "Name1", "Criteria1",
  "Name2", "Criteria2"
)

df <- left_join(df, criteria_by_group, by = "group_col")

df
#> # A tibble: 4 x 4
#>   group_col value_col criteria_col  group_criteria
#>   <chr>     <chr>     <chr>         <chr>         
#> 1 Name1     Some Val  Criteria1     Criteria1     
#> 2 Name1     Unwanted  Not Criteria1 Criteria1     
#> 3 Name2     Some Val2 Criteria2     Criteria2     
#> 4 Name2     Unwanted  Not Criteria2 Criteria2

df %>%
  group_by(group_col) %>%
  filter(criteria_col == group_criteria[1])
#> # A tibble: 2 x 4
#> # Groups:   group_col [2]
#>   group_col value_col criteria_col group_criteria
#>   <chr>     <chr>     <chr>        <chr>         
#> 1 Name1     Some Val  Criteria1    Criteria1     
#> 2 Name2     Some Val2 Criteria2    Criteria2

^{由reprex package (v0.2.1) 于 2019 年 2 月 27 日创建}

【讨论】：