过滤具有至少一个特定值的行答案

【问题标题】：Filter rows which has at least one of particular values过滤具有至少一个特定值的行
【发布时间】：2018-12-08 14:33:40
【问题描述】：

我有一个这样的数据框。

df
    Tour    Order   Machine    Company
[1]    A        D         D          B
[2]    B        B         A          G
[3]    A        E         B          A
[4]    C        B         C          B
[5]    A        G         G          C

我想获取三列Tour、OrderMachine 至少包含一个DE 或G 的行。

结果应该是：

    Tour    Order   Machine    Company
[1]    A        D         D          B
[3]    A        E         B          A
[5]    A        G         G          C

我的尝试：

df %>%
    filter(any(c(Tour, Order, Machine) %in% c('D', 'E', 'G')))

但它没有正确过滤（返回所有行）。有人可以帮帮我吗？

【问题讨论】：

请与 dput() 共享 df

标签： r dataframe filter conditional-statements any

【解决方案1】：

ind <- apply(sapply(df1[c("Tour","Order","Machine")],`%in%`,c('D', 'E', 'G')),1,any)
df1[ind,]
#   Tour Order Machine Company
# 1    A     D       D       B
# 3    A     E       B       A
# 5    A     G       G       C

sapply 将返回一个布尔矩阵，其中包含每个单元格的匹配项。
apply 将检查其中是否有任何一个是TRUE，这意味着您要保留该行
我们过滤输入

dplyr 版本：

df1 %>%
  filter_at(c("Tour","Order","Machine"),any_vars(.%in% c('D', 'E', 'G')))
#   Tour Order Machine Company
# 1    A     D       D       B
# 2    A     E       B       A
# 3    A     G       G       C

数据

df1 <- read.table(header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE,text="
 Tour    Order   Machine    Company
    A        D         D          B
    B        B         A          G
    A        E         B          A
    C        B         C          B
    A        G         G          C")

【讨论】：

不产生所需的输出，作为第二行，因为它们没有对公司进行过滤

【解决方案2】：

另一种选择：

df[rowSums(sapply(df[-4], '%in%', c('D', 'E', 'G'))) > 0,]

结果：

  Tour Order Machine Company
1    A     D       D       B
3    A     E       B       A
5    A     G       G       C

使用dplyr，您应该添加rowwise()：

df %>%
  rowwise() %>% 
  filter(any(c(Tour, Order, Machine) %in% c('D', 'E', 'G')))

【讨论】：

【解决方案3】：

另一个使用filter_at的tidyverse方法

df %>% filter_at(vars(-Company), any_vars(. %in% c("D", "E", "G")))
#  Tour Order Machine Company
#1    A     D       D       B
#2    A     E       B       A
#3    A     G       G       C

更新`dplyr >= 1.0`

filter_at 和 any_vars 已被 if_any 取代，以便更简洁

df %>% filter(if_any(-Company, `%in%`, c("D", "E", "G")))

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以通过lapply 在列上检查匹配项，然后使用Reduce 使用|（或）选择是否有任何匹配项。

df[Reduce('|', lapply(df[-4], '%in%', c('D', 'E', 'G'))),]

【讨论】：

【解决方案5】：

使用基础 R：

df1[grepl("[DEG]",do.call(paste,df1[-4])),]# YOU CAN USE "D|E|G"

  Tour Order Machine Company
1    A     D       D       B
3    A     E       B       A
5    A     G       G       C

【讨论】：

更新dplyr &gt;= 1.0

更新`dplyr >= 1.0`