如果列包含某个值，如何删除行？答案

【问题标题】：How can I delete rows if a column contains a certain value?如果列包含某个值，如何删除行？
【发布时间】：2021-08-28 07:18:00
【问题描述】：

我有一个数据框，它有一个 classification 列，其中包含四个值：D1、D2、D8 和 RD。

我想删除分类为D1 或RD 的所有记录（行）。

我试过这个：

df[(df$classification == "D1" | df$classification == "RD"), ] <- NULL

还有：

df[df$classification == "D1" | df$classification == "RD", ] <- NULL

但收到此错误：

x[[jj]][iseq] 中的错误

我已经进行了一些搜索，但我似乎遇到的唯一一件事是试图访问位置 0 处的第一个元素，这显然无法正常工作，因为 R 是 1 索引的。

我哪里错了？

示例数据框：

structure(list(id = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 
11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 
37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 
50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 
63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 71L, 72L, 73L, 74L, 75L, 
76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 
89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 98L, 99L, 100L, 
1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 
15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 
28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 
41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 
54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 66L, 
67L, 68L, 69L, 70L, 71L, 72L, 73L, 74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L, 
80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 
93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 98L, 99L, 100L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 
6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 
19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 
32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 
45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 
58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 
71L, 72L, 73L, 74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 
84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L, 
97L, 98L, 99L, 100L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 
11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 
37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 
50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 
63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 71L, 72L, 73L, 74L, 75L, 
76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 
89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 98L, 99L, 100L), 
    classification = c("D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", 
    "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", "D2", "D8", "RD", "D1", 
    "D2", "D8", "RD")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-400L))

【问题讨论】：

相关：R: Deleting rows based on a value in a column from a large data set in R

标签： r subset

【解决方案1】：

思考“我如何以我想要的形式创建一个对象”比“我如何就地操作这个对象”要好。所以你可以使用以下语法：

df <- df[!df$classification == "D1" | df$classification == "RD", ]

或者，稍微更容易维护：

df <- df[!df$classification %in% c("D1", "RD"), ]

【讨论】：

【解决方案2】：

我想你可以试试这个：

df <- df[!(df$classification == "D1" | df$classification == "RD"), ]

或者tidyverse 方法是：

library(dplyr)

df %>%
  filter(if_any(classification, ~ !(.x %in% c("D1", "RD"))))

或者又是一个基本的 R 解决方案：

with(df, subset(df, !(classification == "RD" | classification == "D1"))) -> df

【讨论】：

没关系，它一直发生在我们身上。

【解决方案3】：

使用grep()。

dat[-grep('D1|RD', dat$classification), ]

【讨论】：