如果另一列包含特定的一组值，则使用 R 中的 dplyr 过滤一列

Question

在下面的数据框中，我想过滤包含人 "a"、"b" 和 "c" 的组：

df <- structure(list(group = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4), 
person = structure(c(1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 
2L, 3L, 4L), .Label = c("a", "b", "c", "e"), class = "factor")), .Names = 
c("group", 
"person"), row.names = c(NA, -12L), class = "data.frame")

Answer 1

我们可以使用data.table。将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df)），按'group'分组，我们通过检查all是否为'a'，得到逻辑索引，'b', 'c' 元素是 %in% 'person' 得到 Data.table (.SD)

的子集

library(data.table)
setDT(df)[, .SD[all(c('a', 'b', 'c') %in% person)], group]

或 dplyr，按 'person'

分组后使用相同的方法

df %>%
   group_by(group) %>%
   filter(all(c('a', 'b', 'c') %in% person))

或 base R

v1 <- rowSums(table(df)[, c('a', 'b', 'c')]>0)==3
subset(df, group %in% names(v1)[v1])

更新

如果我们只想 return 2 组使用 dplyr

df %>% 
    group_by(group) %>%
    filter(all(c('a', 'b', 'c') %in% person), all(person %in% c('a', 'b', 'c')))

或 n_distinct

df %>%
   group_by(group) %>%
   filter(all(c('a', 'b', 'c') %in% person), n_distinct(person)==3)

或 data.table

setDT(df)[, .SD[all(c('a', 'b', 'c') %in% person) & uniqueN(person)==3], group]

如果另一列包含特定的一组值，则使用 R 中的 dplyr 过滤一列

Filter a column if another column contains specific set of values using dplyr in R

conditional

r

dplyr

更新