基于组的行长度对分组变量进行条件过滤

Question

一个我无法理解的简单查询：

示例数据集：

   ACH_DATE   CODE
1 31OCT2018 A81001
2 31JAN2019 A81001
3 31OCT2018 A81002
4 31JAN2019 A81002
5 31OCT2018 A81003
6 31JAN2019 A81004

我想在 CODE 变量上 group_by，并在 ACH_DATE 上进行过滤，如果一组有多个行，则删除 ACH_DATE == "31OCT2018" 所在的行.

示例数据：

df <- structure(list(ACH_DATE = c("31OCT2018", "31JAN2019", "31OCT2018", 
"31JAN2019", "31OCT2018", "31JAN2019"), CODE = c("A81001", "A81001", 
"A81002", "A81002", "A81003", "A81004")), row.names = c(NA, 6L
), class = "data.frame")

Answer 1

我们按 'CODE' 分组，创建一个包含行数和 'ACH_DATE'

的逻辑向量

library(dplyr)
df %>%
  group_by(CODE) %>% 
  filter((n() > 1 &  ACH_DATE != "31OCT2018") | n() == 1)

基于组的行长度对分组变量进行条件过滤

Conditional filtering on a grouped variable, based on row length of group

group-by

r

subset

do.call

dplyr