如何编写与 R 中的某些条件相匹配的过滤器？

Question

我有一个篮球框得分数据的数据框。

像这样：

 player <- c("Michael Jordan", "Scottie Pippen", "Dennis Rodman", "Tim Duncan")
 team <- c("CHI","CHI","CHI","SAS")
 opponent <- c("SAS","SAS","SAS","CHI")
 date <- c('1999-11-03', '1999-11-03', '1999-11-03', '1999-11-03')
 PTS  <- c(30, 17, 8, 21)
 REB  <- c(6, 11, 14, 21)
 AST  <- c(6, 10, 0, 3)
 STL  <- c(5, 5, 5, 1)
 BLK  <- c(1, 5, 4, 10)
 data <- data.frame(player, team, opponent, date, PTS, REB, AST, STL, BLK)

我想做的是检查玩家是否达到了 'triple-double'，这意味着在五个统计类别中的至少三个类别中积累了两位数。任意三个。所以我写了下面的函数：

library(dplyr)        
tripdubcheck <- function(df, count = 10){
      df %>% filter((PTS >= count & AST >= count & REB >= count)|
                   (PTS >= count & AST >= count & BLK >= count)|
                   (PTS >= count & AST >= count & STL >= count)|
                   (PTS >= count & BLK >= count & REB >= count)|
                   (PTS >= count & STL >= count & REB >= count)|
                   (PTS >= count & STL >= count & BLK >= count)|
                   (BLK >= count & AST >= count & REB >= count)|
                   (STL >= count & AST >= count & REB >= count)|
                   (STL >= count & BLK >= count & REB >= count)|
                   (STL >= count & AST >= count & BLK >= count)) %>%
      print()
    }

看起来不是很优雅，但可以完成工作。我添加了 count 参数，因为大多数非 NBA 篮球比 NBA 矮，三双非常罕见，所以使用 7 或 8 而不是 10 更有意义。

另一个有趣的统计壮举称为五乘五，即一名球员在所有五个类别中至少获得五分。

fivebyfivecheck <- function(df, count = 5){
  df %>% filter(PTS >= count & AST >= count & REB >= count & STL >= count & BLK >= count) %>%
    print()
}

现在，明显的限制是我必须随时创建一个新函数来检查任何其他组合。因此，与其写出 2 的所有组合和 4 的所有组合，不如用一个函数来完成这一切。

statcombcheck <- function(df, count = 10, categories = 3){
   ???????
  }

默认情况下有一个三重双打，我可以更改参数以获得任何计数和我需要的组合数。我的想法是让函数计算每行有多少类别满足计数，如果它 >= 比类别参数，则打印这些行。

然而，我有限的 R 技能到此为止。因此，我们将不胜感激在正确方向上提供的任何帮助或轻微推动。

Answer 1

定义函数，其中 r 是类别中的点数，k 是类别数。

library(data.table)
data<-as.data.table(data)
function_sum_k<-function(x,r,k){
  ifelse(sum(x>=r)>=k,1,0)
}
data[,needed_outcome:=function_sum_k(x=unlist(.SD),r=10,k=3),.SDcols=c("PTS","REB","AST","STL","BLK"),by=1:nrow(data)]
data
           player team opponent date PTS REB AST STL BLK needed_outcome
1: Michael Jordan  CHI      SAS 1985  30   6   6   5   1              0
2: Scottie Pippen  CHI      SAS 1985  17  11  10   5   5              1
3:  Dennis Rodman  CHI      SAS 1985   8  14   0   5   4              0
4:     Tim Duncan  SAS      CHI 1985  21  21   3   1  10              1

Answer 2

statcombcheck = function(df, count, categories){
    df %>% filter(
        rowSums(cbind(PTS, REB, AST, STL, BLK)>=count, na.rm = TRUE)>=categories
    ) %>% 
        print()
}

# triple-double
statcombcheck(data, 10, 3)
#   player team opponent date PTS REB AST STL BLK
# 1 Scottie Pippen  CHI      SAS 1985  17  11  10   5   5
# 2     Tim Duncan  SAS      CHI 1985  21  21   3   1  10

# five-by-five
statcombcheck(data, 5, 5)
#   player team opponent date PTS REB AST STL BLK
# 1 Scottie Pippen  CHI      SAS 1985  17  11  10   5   5

如何编写与 R 中的某些条件相匹配的过滤器？

How do I write a filter that matches SOME of the conditions in R?

r

dplyr

tidyverse