如何过滤具有多列条件的数据框

Question

更新！！！ 在尝试了评论中的代码之后。 结果显示了所有brand_id，review_score为5（最高分）。 虽然也有超过 10 条评论的数千个品牌 ID...

所以我仍然对此感到困惑

问题是我得到了一个包含许多列的数据框，我需要为不同的列找到具有不同条件的品牌。

这是数据框：

Brand id	Brand name	review score
1	A	1.0
2	B	2.0
2	B	3.0
3	C	1.0
3	C	1.5
3	C	2.0

并且我需要获得最高评分的商品的品牌 ID 是什么？还要过滤超过 10 条评论的商品？

我试过这样的代码：

item %>%  
  group_by(Brandid, review_score) %>%
  summarise(idnumber = n()) %>%
  filter(idnumber > 10)%>%
  arrange(desc(review_scode))

我试过了，也失败了..

item %>%
  group_by(Brand_id) %>%
  mutate(n = n(), 'max' = max(review_overall, na.rm = TRUE))%>%
  filter(n >= 10) %>%
  arrange(desc('max'))

然后我得到了许多具有相同 review_scode 的项目... 但似乎这个问题应该只有一个答案。

那么你能帮帮我吗！

谢谢！

Answer 1

使用此代码，您可以获得每个品牌的最大 review_score。 使用add_count，您可以获得每个品牌的计数。

没有列review_overall： 也许你可以澄清一下：

library(dplyr)
df %>% 
    group_by(Brand_name) %>% 
    add_count() %>% 
    filter(review_score == max(review_score))

如果您也想过滤n，请使用以下代码：

df %>% 
    group_by(Brand_name) %>% 
    add_count() %>% 
    filter(review_score == max(review_score & n > 10))

输出：

  Brand_id Brand_name review_score     n
     <int> <chr>             <dbl> <int>
1        1 A                     1     1
2        2 B                     3     2
3        3 C                     2     3