根据向量元素的数量截断数据框 [英] Truncating a dataframe according to count of vector elements

问题描述

我有一个数据框 df ，其中包含三个向量：

I have a dataframe df, containing three vectors:

subject  condition  value
01       A          12
01       A          6
01       B          10
01       B          2
02       A          5
02       A          11
02       B          3
02       B          5
02       B          9
...

对于主题01，有四个观测值（因此有四行），其中两个观测值对应于条件A ，另外两个观测值对应于条件B 。假设由于技术错误，对象02有三个 条件B 个观测值。

There are four observations (and hence four rows) for subject 01, with two observations corresponding to condition A and two corresponding to condition B. Let's say that due to a technical error, there are three condition B observations for subject 02.

我的问题是：我如何截断 df 以确保每个条件对每个主题只有两个观察结果（因此删除错误的第三行，其中 condition == B 对于主题02）？

My question is this: how can I truncate df to ensure that each condition only has two observations for each individual subject (hence removing the erroneous third row where condition==B for subject 02)?

在此先感谢您的帮助！

推荐答案

这是 dplyr 解决方案-

df %>%
  group_by(subject, condition) %>%
  filter(row_number() < 3) %>%
  ungroup()

# A tibble: 8 x 3
  subject condition value
  <chr>   <chr>     <dbl>
1 01      A            12
2 01      A             6
3 01      B            10
4 01      B             2
5 02      A             5
6 02      A            11
7 02      B             3
8 02      B             5

这篇关于根据向量元素的数量截断数据框的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！