r - 根据 data.table 中附加列中的条件对同一列中的多行进行子集化

Question

我正在尝试使用 data.table 获取数据的子集，其中包含与第二列匹配的单个列的两个不同值。

这感觉像是一项相当微不足道的任务，但我一直无法在任何地方找到这样的示例:

library(data.table)
dat <- data.table(id = c("100", "100", "101", "101", "101", "103", "105", "105"),
                  V1 = c("A", "B", "A", "B", "C", "B", "A", "B"),
                  V2 = c(NA, NA, 20, NA, 30, NA, 30, 30))

我想要做的是查找给定 id 的 A 和 B 均为 NA 的所有实例。

我可以轻松获得其中任一为真的 ID:

dat[(V1 == "A" & is.na(V2)) | (V1 == "B" & is.na(V2)), ] # works as expected

# id V1 V2
# 1: 100  A NA
# 2: 100  B NA
# 3: 101  B NA
# 4: 103  B NA

dat[V1 %in% c("A", "B") & is.na(V2), ] # same as above

但是如果我尝试将调用与 & 结合起来，它就不起作用

dat[(V1 == "A" & is.na(V2)) & (V1 == "B" & is.na(V2)), ] # empty data table
dat[(V1 == "A" & is.na(V2)) && (V1 == "B" & is.na(V2)), ] # empty data table

我认为 data.table 是空的，因为没有 V1 等于 A AND B 的行，但我尝试过的都没有接近。

这就是我想要摆脱的:

# id V1 V2
# 1: 100  A NA
# 2: 100  B NA

我想我需要在这里以某种方式包含 id 信息，但我不清楚如何添加，因为添加 by = 不起作用

Answer 1

您可以选择同时具有 'A' 的组。和'B'值，两者都是 NA .

library(data.table)

dat[, .SD[all(c('A', 'B') %in% V1 & is.na(V2[match(c('A', 'B'), V1)]))], id]

#    id V1 V2
#1: 100  A NA
#2: 100  B NA