使用 dplyr 进行多条件过滤连接

Question

我试图通过创建一个名为 event_f 的 df 来完成下面描述的操作。

我想从 detail df 作为过滤条件，所有具有 type_id == 6 的 event_id 不包括 6 和 3 或 6 和 7 的组合。

请注意，可以有其他组合，但它们都将包含在内。

library(tidyverse)
#> Warning: package 'tidyverse' was built under R version 3.5.3
#> Warning: package 'purrr' was built under R version 3.5.3


event <- tibble(id = c("00_1", "00_2", "00_3", "00_4", "00_5", "00_6", "00_7"),
                type_id = c("A", "B", "C", "B", "A", "B", "C"))


detail <- tibble(id = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L),
                 event_id = c("00_1", "00_1", "00_2", "00_2", "00_3", "00_4", "00_4", "00_5", "00_6", "00_6", "00_7", "00_8"),
                 type_id = c(3L, 4L, 6L, 7L, 2L, 6L, 3L, 2L, 6L, 5L, 2L, 1L))



event_f <- event %>%
  semi_join(detail %>% filter(event_id %in% event$id,
                              type_id == 6,
                              type_id != (7 | 3)), by = c("id" = "event_id"))

^{由 reprex package (v0.2.1)}

于 2019-04-01 创建

我想要一个包含一行的 df：id = "00_6" 和 type_id = "B"。我想问题出在最后两个 filter() 操作，但不确定如何组合它们？

Answer 1

我觉得你需要

library(dplyr)

event %>%
   semi_join(detail %>%
               group_by(event_id) %>%
               filter(any(type_id == 6) & all(!type_id %in% c(3, 7))),
    by = c("id" = "event_id"))

# id    type_id
# <chr> <chr>  
#1 00_6  B

因为我们正试图找出那些 type_id 的 event_id 满足我们需要 group_by event_id 的标准。如果我们不 group_by 那么过滤条件将应用于整个数据框，而不是 return 0 行，因为我们在数据框中有值 3 和 7。

使用 dplyr 进行多条件过滤连接

multiple criteria filtering join using dplyr

r

dplyr

dbplyr