r - 基于成对的变量组合过滤数据框-6ren

r - 基于成对的变量组合过滤数据框

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 09:18:16

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在下面的示例中，我有一个数据框 ex_data，它列出了参与者 ID、组标识符和一些值。然后我有第二个数据框，指示需要删除的特定观察结果(下例中的 remove_data)。有没有办法使用 dplyr 或其他 tidyverse 函数来过滤掉这些组合？在我下面的努力中，我最终过滤掉了指定参与者的所有记录，而不仅仅是参与者在该特定组中时的数据。我可以使用 for 循环获得所需的输出，我也将其包含在内以供引用。

library(tidyverse)
#> Loading tidyverse: ggplot2
#> Loading tidyverse: tibble
#> Loading tidyverse: tidyr
#> Loading tidyverse: readr
#> Loading tidyverse: purrr
#> Loading tidyverse: dplyr
#> Conflicts with tidy packages ----------------------------------------------
#> filter(): dplyr, stats
#> lag():    dplyr, stats

set.seed(1234)
ex_data <- data_frame(
  id = rep(sample(1:100, 10), 2),
  group = rep(c("a", "b"), each = 10),
  score = rnorm(20)
)
ex_data
#> # A tibble: 20 x 3
#>       id group       score
#>    <int> <chr>       <dbl>
#>  1    12     a  0.50605589
#>  2    62     a -0.57473996
#>  3    60     a -0.54663186
#>  4    61     a -0.56445200
#>  5    83     a -0.89003783
#>  6    97     a -0.47719270
#>  7     1     a -0.99838644
#>  8    22     a -0.77625389
#>  9    99     a  0.06445882
#> 10    47     a  0.95949406
#> 11    12     b -0.11028549
#> 12    62     b -0.51100951
#> 13    60     b -0.91119542
#> 14    61     b -0.83717168
#> 15    83     b  2.41583518
#> 16    97     b  0.13408822
#> 17     1     b -0.49068590
#> 18    22     b -0.44054787
#> 19    99     b  0.45958944
#> 20    47     b -0.69372025


remove_data <- data_frame(
  id = sample(ex_data$id, 3),
  group = sample(c("a", "b"), 3, replace = TRUE)
)
remove_data
#> # A tibble: 3 x 2
#>      id group
#>   <int> <chr>
#> 1    62     b
#> 2    97     a
#> 3    60     b

# Current efforts
ex_data %>%
  filter(!(id %in% remove_data$id & group %in% remove_data$group))
#> # A tibble: 14 x 3
#>       id group       score
#>    <int> <chr>       <dbl>
#>  1    12     a  0.50605589
#>  2    61     a -0.56445200
#>  3    83     a -0.89003783
#>  4     1     a -0.99838644
#>  5    22     a -0.77625389
#>  6    99     a  0.06445882
#>  7    47     a  0.95949406
#>  8    12     b -0.11028549
#>  9    61     b -0.83717168
#> 10    83     b  2.41583518
#> 11     1     b -0.49068590
#> 12    22     b -0.44054787
#> 13    99     b  0.45958944
#> 14    47     b -0.69372025


# Desired output
for (i in 1:nrow(remove_data)) {
  ex_data <- ex_data %>%
    filter(!(id == remove_data$id[i] & group == remove_data$group[i]))
}
ex_data
#> # A tibble: 17 x 3
#>       id group       score
#>    <int> <chr>       <dbl>
#>  1    12     a  0.50605589
#>  2    62     a -0.57473996
#>  3    60     a -0.54663186
#>  4    61     a -0.56445200
#>  5    83     a -0.89003783
#>  6     1     a -0.99838644
#>  7    22     a -0.77625389
#>  8    99     a  0.06445882
#>  9    47     a  0.95949406
#> 10    12     b -0.11028549
#> 11    61     b -0.83717168
#> 12    83     b  2.41583518
#> 13    97     b  0.13408822
#> 14     1     b -0.49068590
#> 15    22     b -0.44054787
#> 16    99     b  0.45958944
#> 17    47     b -0.69372025

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