【发布时间】:2020-01-12 12:54:56
【问题描述】:
我有一个如下所述的数据集:
df=data.frame(Supplier_id=c("1","2","7","7","7","4","5","8","12","7"), Supplier=c("Tian","Yan","Goldy","Goldy","Goldy","Amy","Lauren","Cassy","Shaan","Goldy"),Date=c("1/17/2019","4/30/2019","11/29/2018","11/29/2018","11/29/2018","5/21/2018","5/23/2018","5/24/2018","6/15/2018","6/20/2018"),Buyer=c("Unclassified","Unclassified","Kelly","Kelly","Kelly","Kelly","Amanda","Echo","Shao","Shao"))
df$Supplier_id=as.numeric(as.character(df$Supplier_id))
因此,df 如下所示:
| Supplier_id | Supplier | Date | Buyer |
|-------------|----------|------------|--------------|
| 1 | Tian | 1/17/2019 | Unclassified |
| 2 | Yan | 4/30/2019 | Unclassified |
| 7 | Goldy | 11/29/2018 | Kelly |
| 7 | Goldy | 11/29/2018 | Kelly |
| 7 | Goldy | 11/29/2018 | Kelly |
| 4 | Amy | 5/21/2018 | Kelly |
| 5 | Lauren | 5/23/2018 | Amanda |
| 8 | Cassy | 5/24/2018 | Echo |
| 12 | Shaan | 6/15/2018 | Shao |
| 7 | Goldy | 6/20/2018 | Shao |
现在,我想过滤掉每个唯一买家只出现一次的 Supplier_id。例如,在上面的数据集中,Supplier_id '1' 和 '2' 属于 'unclassified' 买家,但因为它们有不同的 id,我不希望它们出现在我的最终输出中。但是,当我们查看买家“Kelly”时,它有两个供应商 ID,“7”和“4”,其中“7”出现了 3 次,而“4”只出现了一次。所以,输出表应该有supplier_id='7'的记录。分组应基于“买方”。因此,重要的是要注意,由于 'Kelly' 和 'Shao' 都存在供应商 ID '7',但对于这两个买家,它应该以不同的方式分组,而不是一起考虑。
预期的输出应该是:
| Supplier_id | Supplier | Date | Buyer_id |
|-------------|:--------:|-----------:|----------|
| 7 | Goldy | 11/29/2018 | Kelly |
| 7 | Goldy | 11/29/2018 | Kelly |
| 7 | Goldy | 11/29/2018 | Kelly |
我曾尝试使用 group_by 和 filter,但这不起作用,因为每个买家都有不同的供应商 ID。我也尝试使用重复但不确定如何为每个买家分组供应商 ID。
df <-df %>% group_by(Buyer) %>% filter(Supplier_id>1)
还有这个
df2=df[duplicated(df[1]) | duplicated(df[1], fromLast=TRUE),]
编辑:原始数据集有很多这样的实例,每个买家有 n 个不同的供应商 ID。 还有什么其他方法可以获得所需的输出?
【问题讨论】:
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@akrun 原始数据集有很多这样的实例,每个买家有 n 次不同的供应商 ID。所以我不能根据你重复帖子的参考来限制我的大小。
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另外,如果您指的是一个分组列与多列,据我所知,这是相同的逻辑
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另外,添加了一个除了数据标识符名称完全相似的重复标签
标签: r filter group-by aggregate distinct-values