R如何从具有多个条件的data.frame中检索数据答案

【问题标题】：R how to retrieve data from data.frame with multiple conditionsR如何从具有多个条件的data.frame中检索数据
【发布时间】：2015-07-08 19:44:53
【问题描述】：

我想知道如何在 R 中执行一些基本的数据操作。我想做的是以下内容。

我有一个具有以下模式的数据表：

  V1     V2     V3    
  ABC     X     24
  ABC     Y     30
  EFG     X     4
  EFG     Y     28
  HIJ     P     40
  HIJ     Y     41
  PKL     X     32

现在我想检索 V1 的所有值/对，其中它没有对应的值，而不是 V2 上的 X。在上面的数据集中，这个子集是
```
HIJ     P    40
HIJ     Y    41
```

由于这对 HIJ 的 V2 值都不为 X。

我还想检索不重复两次的所有 V1 值。在上面的例子中，它会是
```
PKL  X 32
```

【问题讨论】：

标签： r dataframe subset

【解决方案1】：

如果您决定使用data.frame，也可以使用dplyr

library(dplyr)

# Problem 1
df %>% group_by(V1) %>% filter(all(V2 != "X"))

#    V1 V2 V3
# 1 HIJ  P 40
# 2 HIJ  Y 41

# Problem 2
df %>% group_by(V1) %>% filter(n() == 1)

#    V1 V2 V3
# 1 PKL  X 32

如果你的数据是

V1 <- c("ABC", "ABC", "EFG", "EFG", "HIJ", "HIJ", "PKL")
V2 <- c("X", "Y", "X", "Y", "P", "Y", "X")
V3 <- c(24,30,4,28,40,41,32)
df <- data.frame (V1,V2,V3)

【讨论】：

【解决方案2】：

你提到了data.table，所以这里有两种可能的方法来处理这两个请求

library(data.table)

setDT(df)[, .SD[all(V2 != "X")], by = V1]
#     V1 V2 V3
# 1: HIJ  P 40
# 2: HIJ  Y 41

df[, .SD[.N == 1L], by = V1]
#     V1 V2 V3
# 1: PKL  X 32

或者（更优化的版本）

indx <- df[, .(indx = .I[.N == 1L]), by = V1]$indx
df[indx]
#     V1 V2 V3
# 1: PKL  X 32

【讨论】：

【解决方案3】：

假设您的数据位于名为 foo 的 data.frame 中。

对于 1. 我喜欢by()。 byV1的所有条目看"X"是不是%in%对应V2的条目。将其包裹在 names() 和 which() 中。

hits <- names(which(with(foo,by(V2,V1,function(xx)!"X"%in%xx))))
foo[foo$V1 %in% hits,]
   V1 V2 V3
5 HIJ  P 40
6 HIJ  Y 41

对于 2. 这更简单：

names(which(table(foo$V1)<2))
[1] "PKL"

【讨论】：