按值过滤行，除非没有行满足条件

【问题标题】：Filter rows by value unless no row meet condition按值过滤行，除非没有行满足条件
【发布时间】：2021-05-31 00:38:49
【问题描述】：

在 R 中，我有以下数据集，如果 Per

df <- cbind(c("D1", "D1", "D1", "D1", "D2", "D2", "D2", "D2", "D3", "D3", "D3", "D3"), c(99.8, 99.5, 98.7, 98, 97.8, 97.3, 96, 95.9, 95, 94.9, 94.5, 94), c("sp", "sp", "sp", "sp", "sp", "sp", "sp", "sp", "sp", "sp", "sp", "sp")) colnames(df) <- cbind("A", "Per", "B")

预期的结果是

df <- cbind(c("D1", "D1", "D1", "D1", "D2", "D3"), c(99.8, 99.5, 98.7, 98, 0, 0), c("sp", "sp", "sp", "sp", "sp", "sp")) colnames(df) <- cbind("A", "Per", "B")

【问题讨论】：

标签： r select matrix conditional-statements submatrix

【解决方案1】：

这应该可以解决问题。

library(dplyr)
df2=as.data.frame(df, stringsAsFactors=FALSE) %>% mutate(Per=as.numeric(Per))
j=1
for (i in 1:nrow(df2)) {
  print(i)
  if ((sum(df2$A==df2[j,"A"])==1) & (df2[j,"Per"]<98)) {
    df2[j, "Per"]=0
  } else if (df2[j,"Per"] < 98) {
    df2=df2[-j,]
    next
  }
  j=j+1
}
df2

    A  Per  B
1  D1 99.8 sp
2  D1 99.5 sp
3  D1 98.7 sp
4  D1 98.0 sp
8  D2  0.0 sp
12 D3  0.0 sp

如果需要是矩阵，

df2=as.matrix(df2)

【讨论】：

非常感谢。这是有效的。对于我的真实数据库，我需要使用 mutate(Per=as.numeric(as.character(Per))。否则无法正确识别数字。