在 R 中选择具有某些列值的行：结果缺少行答案

【问题标题】：Selecting rows that have certain column values in R: Result is missing rows在 R 中选择具有某些列值的行：结果缺少行
【发布时间】：2016-10-21 19:22:40
【问题描述】：

我有一个包含 10 个变量（ID1 - 1D10）的数据框，每个变量都有 5 个 x 值（A、B、C、D、E）：

library(plotly)
library(data.table)

set.seed(1)
dat <- data.frame(ID = paste0("ID",1:10), A = runif(10), B = runif(10), C = runif(10), D = runif(10), E = runif(10))
dat$ID <- as.character(dat$ID)
datt <- data.frame(t(dat))
names(datt) <- as.matrix(datt[1, ])
datt <- datt[-1, ]
datt[] <- lapply(datt, function(x) type.convert(as.character(x)))
setDT(datt, keep.rownames = TRUE)[]
colnames(datt)[1] <- "x"
dat_long <- melt(datt, id.vars ="x" )

这将创建以下格式的数据框（这是它的前 7 行）：

   x variable     value
1: A      ID1 0.2655087
2: B      ID1 0.2059746
3: C      ID1 0.9347052
4: D      ID1 0.4820801
5: E      ID1 0.8209463
6: A      ID2 0.3721239
7: B      ID2 0.1765568

我只是想从这个数据框中只抓取具有 ID1 或 ID2 可变值的行。这应该产生 10 行（因为每个 ID 有 5 个 x 值 A、B、C、D、E）。但是，在这样做时：

dat_long[dat_long$variable==c("ID1","ID2"),]

我只收到 6 行。具体来说，我只收到 5 个 x 值中的 3 个（A、C、E）：

   x variable     value
1: A      ID1 0.2655087
2: C      ID1 0.9347052
3: E      ID1 0.8209463
4: A      ID2 0.3721239
5: C      ID2 0.2121425
6: E      ID2 0.6470602

我尝试将数据框的变量列从一个Factor改成一个字符，如下：

dat_long$variable = as.character(dat_long$variable)
dat_long[dat_long$variable==c("ID1","ID2"),]

但这会导致完全相同的问题。当我运行 which() 命令时，我仍然看到同样的问题：

which(dat_long$variable==c("ID1","ID2"),)

您对如何解决这个问题有什么建议吗？当我这样做时：

str(c("ID1","ID2"))

我得到以下信息：

chr [1:2] "ID1" "ID2"

我可能需要将 ID 的密钥保留为上述格式。原因是我使用的是 Shiny 应用程序，ID 键的输入值是这种格式。 ID 密钥有时可能是不同的组合和数字。例如，输入可能有三个 ID（例如：c("ID1", "ID2", "ID5")）。因此，我需要使用上述格式的字符数组作为 ID 键导出解决方案。

任何建议将不胜感激！

【问题讨论】：

...%in% c("ID1","ID2")

标签： r dataframe shiny

【解决方案1】：

正如@bergant 建议的那样，您可能应该使用%in% 运算符。否则，如果您想利用 data.table，您可以使用以下命令快速查找：

setkey(dat_long,variable)
dat_long[J(c("ID1","ID2"))]

    x variable     value
 1: A      ID1 0.2655087
 2: B      ID1 0.2059746
 3: C      ID1 0.9347052
 4: D      ID1 0.4820801
 5: E      ID1 0.8209463
 6: A      ID2 0.3721239
 7: B      ID2 0.1765568
 8: C      ID2 0.2121425
 9: D      ID2 0.5995658
10: E      ID2 0.6470602

【讨论】：