R 中带有和/或运算符的 IF/else 语句答案

【问题标题】：IF/else statement with and/or operators in RR 中带有和/或运算符的 IF/else 语句
【发布时间】：2022-06-10 23:10:43
【问题描述】：

我对我想要发生的事情有所了解，但我无法为其提出正确的 If/then 语句。这里需要重点关注三个特定的列：Niu、PVC 和 Metal。

如果有 Niu 值但没有 PVC AND Metal，则需要删除该行。如果 Niu 有一个只有 PVC 或 Metal 的值，那也没关系。如果 Niu、PVC 和 Metal 都是 Na，则需要在数据集中保留该行。

所以，我希望删除具有 Niu 值的行，但不删除 PVC 和 Metal。

这是我的数据：

structure(list(Seq = c(1L, 2L, 3L, 5L, 6L, 7L), Pag = c(NA_character_, 
NA_character_, NA_character_, NA_character_, NA_character_, NA_character_
), Nucli = structure(c(16L, NA, NA, 16L, NA, NA), .Label = c("2014", 
"2025", "2058", "2073", "2095/1003", "2106", "2140", "2162.7", 
"2195", "2195/3400", "2207.1/3254", "2207.4", "2318", "2329", 
"2407", "2419", "242.1", "2460", "2581", "2581.1", "2581.3", 
"2602", "2624", "2915", "3111", "3122", "3254", "3265", "3298", 
"3298.1", "3298.2", "3400", "3577", "401", "423", "424", "424.2", 
"613", "657", "691", "691.1", "691.2", "768", "78", "813", "813.2", 
"825", "825.2", "836", "836.1", "836.2", "863.1", "869", "869.1", 
"869.2", "981", "981.1", "981.3", "992", "BCN", "Desconegut", 
"P_BCN"), class = "factor"), Niu = structure(c(290L, NA, NA, 
298L, NA, NA), .Label = c("1", "10", "100", "101", "102", "102 verd", 
"103", "104", "105", "106", "107", "108", "109", "11", "110", 
"111", "1118", "112", "113", "114", "115", "116", "117", "118", 
"119", "12", "120", "121", "122", "122 verd", "123", "124", "125", 
"126", "127", "127 verde", "128", "129", "129 verd", "13", "130", 
"131", "132", "132 verd", "133", "134", "135", "136", "137", 
"138", "139", "14", "140", "141", "142", "143", "144", "145", 
"146", "147", "147 verde", "148", "149", "15", "150", "151", 
"152", "153", "154", "155", "156", "157", "158", "159", "159 verd", 
"16", "160", "161", "162", "163", "164", "165", "166", "167", 
"168", "169", "17", "170", "171", "172", "173", "174", "175", 
"176", "177", "178", "179", "18", "180", "181", "182", "183", 
"184", "185", "186", "187", "188", "189", "19", "190", "191", 
"192", "193", "194", "195", "2", "20", "200", "201", "202", "203", 
"204", "205", "205 verd", "206", "207", "208", "208 verd", "209", 
"21", "210", "212", "213", "214", "215", "216", "217", "218", 
"219", "22", "220", "221", "222", "223", "224", "225", "226", 
"227", "228", "229", "23", "230", "230 verde", "231", "232", 
"233", "234", "238", "239", "24", "244", "246", "248", "249", 
"25", "251", "252", "254", "255", "256", "258", "26", "261", 
"263", "264", "266", "267", "27", "271", "273", "276", "279", 
"28", "280", "287", "29", "29 verd", "291", "293", "294", "296", 
"299", "3", "30", "300 gris", "301 gris", "302 gris", "303 gris", 
"304 gris", "305 gris", "306 gris", "307 gris", "308 gris", "309", 
"31", "310 gris", "311 gris", "312", "314", "315 gris", "316 gris", 
"317 gris", "318", "32", "320 gris", "321", "322", "323", "324 gris", 
"325", "327 gris", "33", "331", "34", "343", "345", "35", "350", 
"354", "355", "357", "358", "36", "368", "37", "372", "38", "39", 
"4", "40", "41", "41 verde", "42", "429", "43", "430", "431", 
"433", "435", "436", "438", "439", "44", "440", "442", "444", 
"445", "45", "450", "455", "457", "46", "460", "464", "466", 
"47", "471", "475", "477", "48", "487", "489", "49", "5", "50", 
"500", "51", "52", "53", "54", "55", "56", "57", "58", "59", 
"6", "60", "61", "62", "63", "64", "65", "66", "67", "68", "69", 
"7", "7 vermell", "70", "71", "72", "72 verde", "73", "74", "75", 
"75 verd", "76", "77", "78", "781", "79", "8", "80", "81", "82", 
"83", "84", "85", "86", "87", "88", "89", "9", "90", "91", "92", 
"927", "93", "94", "941", "95", "96", "97", "98", "99", "A66", 
"NO_1", "NO_2", "NO_3", "NO_4", "V100", "V102", "V107", "V112", 
"V124", "V126", "V128", "V131", "V132", "V136", "V138", "V139", 
"V62", "V67", "V70", "V79", "V80", "V82", "V87", "V89", "V93", 
"V94", "V95", "V96"), class = "factor"), PVC = c("AMN1", NA, 
NA, "AV52", NA, NA), Metal = c(NA, NA, NA, "6168133", NA, NA), 
    Any.anellament.com.poll = c("2003", NA, NA, "2006", NA, NA
    ), DATA.D.ECLOSIO = c(NA_character_, NA_character_, NA_character_, 
    NA_character_, NA_character_, NA_character_), DATA.DE.POSTA = c(NA_character_, 
    NA_character_, NA_character_, NA_character_, NA_character_, 
    NA_character_), ordre_ou = structure(c(8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 
    8L), .Label = c("0", "1", "10", "2", "3", "4", "5", "9", 
    "a", "A", "b", "B", "c", "C"), class = "factor"), length = c(6236, 
    6396, 6116, 6162, 5992, 6307), width = c(4463, 4364, 4296, 
    4103, 4337, 4147), Year = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L), .Label = c("2012", "2013", "2014", "2015", "2016", "2017", 
    "2018"), class = "factor")), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

提前致谢。如果您有任何问题，请告诉我

【问题讨论】：

博纳迟到。你试过什么了？我认为subset 或dplyr::filter() 会比if 声明更好。 dplyr.tidyverse.org/reference/filter.html
我在这里将您的评论解释为自相矛盾：如果 Niu 有值但 PVC AND Metal 没有值，则需要删除该行。如果Niu的值只有PVC或Metal也没关系
@Matt PVC 和 Metal 基本上是一回事。因此，如果该行有一个或另一个，我想保留该行。但是，如果该行都没有，但它确实有 Niu，我不想保留该行。
那么使用您的示例数据，您希望保留所有行吗？

标签： r

【解决方案1】：

如果我正确理解您的要求，应该这样做：

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(keep = case_when(!is.na(Niu) & (!is.na(PVC) | !is.na(Metal)) ~ "yes",
                          !is.na(Niu) & (is.na(PVC) & is.na(Metal)) ~ "no",
                          is.na(Niu) & is.na(PVC) & is.na(Metal) ~ "yes")) %>% 
  filter(keep == "yes") %>% 
  select(-keep)

【讨论】：