r - 使用 group_by 过滤特定案例，同时保留 NA

Question

我想过滤我的数据集，以将具有观察结果的个案保留在特定列中。为了说明:

help <- data.frame(deid = c(5, 5, 5, 5, 5, 12, 12, 12, 12, 17, 17, 17),
               score.a = c(NA, 1, 1, 1, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, NA))

创造

   deid score.a
1     5      NA
2     5       1
3     5       1
4     5       1
5     5      NA
6    12      NA
7    12      NA
8    12      NA
9    12      NA
10   17      NA
11   17       1
12   17      NA

我想告诉 dplyr 保留在 score.a 中有任何观察结果的案例，包括 NA 值。因此，我希望它返回:

  deid score.a
1     5      NA
2     5       1
3     5       1
4     5       1
5     5      NA
6    17      NA
7    17       1
8    17      NA

我运行了代码 help %>% group_by(deid) %>% filter(score.a > 0) 但是它也提取了 NA。感谢您的帮助。

编辑:此处提出了类似的问题 How to remove groups of observation with dplyr::filter()但是，在答案中他们使用了“全部”条件，这需要使用“任何”条件。

Answer 1

尝试

library(dplyr)
help %>%
      group_by(deid) %>%
      filter(any(score.a >0 & !is.na(score.a)))
#    deid score.a
#1    5      NA
#2    5       1
#3    5       1
#4    5       1
#5    5      NA
#6   17      NA
#7   17       1
#8   17      NA

或者使用data.table的类似方法

library(data.table)
setDT(help)[, if(any(score.a>0 & !is.na(score.a))) .SD , deid]
#    deid score.a
#1:    5      NA
#2:    5       1
#3:    5       1
#4:    5       1
#5:    5      NA
#6:   17      NA
#7:   17       1
#8:   17      NA

如果条件是用'score.a'中的所有值> 0对'deid'进行子集化，那么上面的代码可以修改为，

setDT(help)[,  if(!all(is.na(score.a)) & 
         all(score.a[!is.na(score.a)]>0)) .SD , deid]
#   deid score.a
#1:    5      NA
#2:    5       1
#3:    5       1
#4:    5       1
#5:    5      NA
#6:   17      NA
#7:   17       1
#8:   17      NA

假设'deid'组中的'score.a'之一小于0，

help$score.a[3] <- -1

上面的代码会返回

 setDT(help)[,  if(!all(is.na(score.a)) & 
           all(score.a[!is.na(score.a)]>0, deid],
 #   deid score.a
 #1:   17      NA
 #2:   17       1
 #3:   17      NA