使用 dplyr 进行分组和过滤数据管理

group by and filter data management using dplyr

取一个简单的数据集

a <- c(1,2,3,4,5,6,7,8)
b <- c(1,2,2,1,2,2,2,2)
c <- c(1,1,1,2,2,2,3,3)
d <- data.frame(a,b,c)

现在我想过滤我的数据,以便我们 group_by(c) 然后删除所有没有 b=1 出现的数据。

因此结果 (e) 应该看起来像 d 但没有底部的两行

我试过使用

e <- d %>%
  group_by(c) %>%
  filter(n(b)>1)

输出应包含下面绿色的数据并删除红色的数据

尝试

d %>% 
  group_by(c) %>% 
  filter(any(b == 1))

给出:

#Source: local data frame [6 x 3]
#Groups: c
#
#  a b c
#1 1 1 1
#2 2 2 1
#3 3 2 1
#4 4 1 2
#5 5 2 2
#6 6 2 2

你可以试试

df <- d %>% mutate(test = ifelse((b != 1) == T, 0, 1)) %>% group_by(c) %>% 
            mutate(test = sum(test)) %>% filter(test != 0) %>% select(-test)

产生

#  a b c
#1 1 1 1
#2 2 2 1
#3 3 2 1
#4 4 1 2
#5 5 2 2
#6 6 2 2