如果达到变量限制，如何过滤（使用 dplyr）组的所有值？

Question

这是虚拟数据：

cases <- rep(1:5,times=2)
var1 <- as.numeric(c(450,100,250,999,200,500,980,10,700,1000))
var2 <- as.numeric(c(111,222,333,444,424,634,915,12,105,152))

maindata1 <- data.frame(cases,var1,var2)

df1 <-  maindata1 %>%
  filter(var1 >950) %>%
  distinct(cases) %>%
  select(cases)

table1 <- maindata1 %>%
  filter(cases == 2 | cases == 4 | cases == 5) %>%
  arrange(cases)

> table1
  cases var1 var2
1     2  100  222
2     2  980  915
3     4  999  444
4     4  700  105
5     5  200  424
6     5 1000  152

我正在尝试制定一个数据框，其中包含与 var1 >950 的情况相关的所有数据，因此它将显示这些情况下 var1 的每个值（以及那些 <950 的值）和 var2 的所有值并且会放弃 var1 不会达到 >950 的所有情况。 Table1 生成了所需的数据框，但我必须手动输入过滤条件。有没有办法使用 df1$cases 作为过滤条件来提取相同的数据帧作为结果？

我是 R 的新手，主要尝试使用 dplyr 学习数据操作，因为外行人几乎可以理解它的语法。所以如果有人可以提供基于 dplyr 的解决方案那太棒了，我当然也愿意听取基于其他软件包的解决方案。

Answer 1

在 cases 定义的每个组中按 max(var1) 过滤：

maindata1 %>%
  group_by(cases) %>%
  filter(max(var1) > 950) %>%
  arrange(cases)

#   cases var1 var2
# 1     2  100  222
# 2     2  980  915
# 3     4  999  444
# 4     4  700  105
# 5     5  200  424
# 6     5 1000  152

如果达到变量限制，如何过滤（使用 dplyr）组的所有值？

How to filter (with dplyr) for all values of a group if variable limit is reached?

r

data-manipulation

dplyr