使用dplyr分组并过滤数据管理 [英] group by and filter data management using dplyr
本文介绍了使用dplyr分组并过滤数据管理的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
采用简单的数据集
a <- c(1,2,3,4,5,6,7,8)
b <- c(1,2,2,1,2,2,2,2)
c <- c(1,1,1,2,2,2,3,3)
d <- data.frame(a,b,c)
现在我想过滤数据,以便我们 group_by(c)
,然后删除所有没有 b = 1
的数据
now I want to filter my data, so that we group_by(c)
and then remove all data where no b=1
occurs.
因此结果( e
)应该看起来像 d
但没有底部的两行
Thus the results (e
) should look like d
but without the two bottom rows
我尝试使用
e <- d %>%
group_by(c) %>%
filter(n(b)>1)
输出应包含下面绿色的数据,并删除红色的数据
The output should contain the data in green below and remove the data in red
推荐答案
尝试
d %>%
group_by(c) %>%
filter(any(b == 1))
其中给出:
#Source: local data frame [6 x 3]
#Groups: c
#
# a b c
#1 1 1 1
#2 2 2 1
#3 3 2 1
#4 4 1 2
#5 5 2 2
#6 6 2 2
这篇关于使用dplyr分组并过滤数据管理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!
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