根据条件删除熔化数据

Question

我想删除 a 的 value >= b 的所有行，但我不确定该怎么做这个。

示例数据:

df <- data.frame(day = c(1, 1, 2, 2, 3, 3), var = c("a", "b", "a", "b", "a", "b"), value = c(1, 2, 3, 3, 2, 1)

输出:

  day var value
1   1   a     1
2   1   b     2
3   2   a     3
4   2   b     3
5   3   a     2
6   3   b     1

期望的输出:

  day var value
1   1   a     1
2   1   b     2

Answer 1

这是避免从长到宽的 data.table 解决方案:

dt <- data.table(df)
dt[,if(value[var == 'a'] >= value[var == 'b']) .SD,by = day]

编辑:我现在意识到你想要的输出不符合你最初的不平等，所以调整不平等来匹配:)

EDIT2:如果您不想在 data.table 中执行此操作，那么这里是 dplyr 解决方案

df %>% group_by(day) %>% filter(value[var == 'a'] >= value[var == 'b'])

EDIT3:如果你想把 NA 放进去，那么这个

df %>% group_by(day) %>% mutate(value = if(value[var == 'a'] >= value[var == 'b']) as.numeric(NA) else value) 

EDIT4:注意最后一个解决方案似乎暴露了一个错误，其中 NA 的处理很奇怪，请参见此处:Why is dplyr removing values not met by condition?