通过另一个条件过滤一个数据框 [英] filter one dataframe via conditions in another

问题描述

我想通过任意数量的条件(表示为另一个数据框 z 中的行)来递归地过滤数据 d .

I want to recursively filter a dataframe, d by an arbitrary number of conditions (represented as rows in another dataframe z).

我从一个数据框开始 d :

d <- data.frame(x = 1:10, y = letters[1:10])

第二个数据帧 z 具有列 x1 和 x2 的列，它们是过滤 d $ x <的上下限/code>.此数据框 z 可能会增长为任意数量的行长.

The second dataframe z, has columns x1 and x2, which are lower and upper limits to filter d$x. This dataframe z may grow to be an arbitrary number of rows long.

z <- data.frame(x1 = c(1,3,8), x2 = c(1,4,10))

我想返回 d 的所有行，其中 d $ x< = z $ x1 [i] 和 d $ x> = z$ x2 [i] 表示所有 i ，其中 i = nrow(z).

I want to return all rows of d for which d$x <= z$x1[i] and d$x >= z$x2[i] for all i, where i = nrow(z).

因此，对于此玩具示例，请排除1:1、3:4、8:10(包括1和2)中的所有内容.

So for this toy example, exclude everything from 1:1, 3:4, 8:10, inclusive.

   x  y
2  2  b 
5  5  e
6  6  f
7  7  g

推荐答案

我们可以在 x1 和 x2 值之间创建一个序列，并使用 anti_join 从 d 中选择 z 中不存在的行.

We can create a sequence between x1 and x2 values and use anti_join to select rows from d that are not present in z.

library(tidyverse)

remove <- z %>%
  mutate(x = map2(x1, x2, seq)) %>%
  unnest(x) %>%
  select(x)

anti_join(d, remove)

#  x y
#1 2 b
#2 5 e
#3 6 f
#4 7 g

这篇关于通过另一个条件过滤一个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！