r - 过滤匹配向量所有值的数据框

Question

我想过滤数据框 x通过包括 ID s 包含 Hour 的行匹配全部 testVector 的值.

ID <- c('A','A','A','A','A','B','B','B','B','C','C')
Hour <- c('0','2','5','6','9','0','2','5','6','0','2')

x <- data.frame(ID, Hour)
x
   ID Hour
1   A    0
2   A    2
3   A    5
4   A    6
5   A    9
6   B    0
7   B    2
8   B    5
9   B    6
10  C    0
11  C    2

testVector <- c('0','2','5')

该解决方案应产生以下数据框:

x
       ID Hour
    1   A    0
    2   A    2
    3   A    5
    4   A    6
    5   A    9
    6   B    0
    7   B    2
    8   B    5
    9   B    6

ID 的所有值C 被删除，因为它丢失了 Hour 5. 请注意，我想保留 Hour 的所有值为 ID s 匹配 testVector .

dplyr 解决方案将是理想的，但欢迎任何解决方案。

基于关于 SO 的其他相关问题，我猜我需要一些 %in% 的组合和 all ，但我无法完全弄清楚。

Answer 1

您的组合%in%和 all听起来很有希望，在基础 R 中，您可以利用这些优势，如下所示:

to_keep = sapply(lapply(split(x,x$ID),function(x) {unique(x$Hour)}), 
                                              function(x) {all(testVector %in% x)})
x = x[x$ID %in% names(to_keep)[to_keep],]

或者类似地，但跳过不必要的 lapply 并根据 d.b. 提高效率。在评论中:

temp = sapply(split(x, x$ID), function(a) all(testVector %in% a$Hour))
x[temp[match(x$ID, names(temp))],]

输出:

  ID Hour
1  A    0
2  A    2
3  A    5
4  A    6
5  A    9
6  B    0
7  B    2
8  B    5
9  B    6

希望这可以帮助!