基于子组 R 过滤数据答案

【问题标题】：Filter data based on subgroups R基于子组 R 过滤数据
【发布时间】：2021-10-16 19:25:27
【问题描述】：

实际上它要复杂得多，但假设我的数据如下所示：

df <- data.frame(
      id = c(1,1,1,2,2,2,2,3,3,3),
      event = c(0,0,0,1,1,1,1,0,0,0),
      day = c(1,3,3,1,6,6,7,1,4,6),
      time = c("2016-10-25 14:00:00", "2016-10-27 12:00:15", "2016-10-27 15:30:00",
                "2016-10-23 11:00:00", "2016-10-28 08:00:15", "2016-10-28 23:00:00", "2016-10-29 12:00:00",
                "2016-10-24 15:00:00", "2016-10-27 15:00:15", "2016-10-29 16:00:00"))
df$time <- as.POSIXct(df$time)

Output:
   id event day                time
1   1     0   1 2016-10-25 14:00:00
2   1     0   3 2016-10-27 12:00:15
3   1     0   3 2016-10-27 15:30:00
4   2     1   1 2016-10-23 11:00:00
5   2     1   6 2016-10-28 08:00:15
6   2     1   6 2016-10-28 23:00:00
7   2     1   7 2016-10-29 12:00:00
8   3     0   1 2016-10-24 15:00:00
9   3     0   4 2016-10-27 15:00:15
10  3     0   6 2016-10-29 16:00:00

我需要做什么：

如果事件为 0，我只想保留每个 id 的最后 24 小时。如果 event 是 1，我想保留第 6 天。

我知道如何保存过去的 24 小时：

library(lubridate)

last_twentyfour_hours <- df %>%                                      
  group_by(id) %>%                                                             
  filter(time > last(time) - hours(24))

但是我如何为每个组进行不同的过滤呢？

非常感谢您！

【问题讨论】：

我对您的情况有疑问 - 24 hours 规则是否适用于两个“事件”，然后您只希望子集用于“事件 1”，或者它是否像两个规则，即事件 0 -过去 24 小时，事件 1，全天 6？
你的预期输出是什么？

标签： r filter split apply

【解决方案1】：

按“id”、“事件”分组，使用if/else 执行filter，即if 0 在“事件”中，然后使用OP 的条件或else 返回“天”所在的行6

library(dplyr)
library(lubridate)
df %>% 
   group_by(id, event) %>% 
   filter(if(0 %in% event) time > last(time) - hours(24) else 
        day == 6) %>% 
   ungroup

-输出

# A tibble: 5 × 4
     id event   day time               
  <dbl> <dbl> <dbl> <dttm>             
1     1     0     3 2016-10-27 12:00:15
2     1     0     3 2016-10-27 15:30:00
3     2     1     6 2016-10-28 08:00:15
4     2     1     6 2016-10-28 23:00:00
5     3     0     6 2016-10-29 16:00:00

【讨论】：

,@akrun：我们需要你的帮助：stackoverflow.com/questions/69596696/…>

【解决方案2】：

我们可以使用& 和| 运算符：

df %>%                                      
  group_by(id) %>%                                                             
  filter(event == 0 & time > last(time) - hours(24) |
           event == 1 & day==6)

     id event   day time               
  <dbl> <dbl> <dbl> <dttm>             
1     1     0     3 2016-10-27 12:00:15
2     1     0     3 2016-10-27 15:30:00
3     2     1     6 2016-10-28 08:00:15
4     2     1     6 2016-10-28 23:00:00
5     3     0     6 2016-10-29 16:00:00

【讨论】：

谢谢@TarJae！这也是一个完美的答案！就这么简单……