r - 分组因素的条件过滤器 - dplyr

Question

假设我有这种数据框:

   day value group type id
1    1   0.1     A    X  1
2    1   0.4     A    Y  1
3    2   0.2     A    X  3
4    2   0.5     A    Y  3
5    3   0.3     A    X  5
6    3   0.2     A    Y  6
7    1   0.1     B    X  3
8    1   0.3     B    Y  3
9    2   0.1     B    X 11
10   2   0.4     B    Y 10
11   3   0.2     B    X 12
12   3   0.3     B    Y 12
13   1   0.1     C    X 12
14   1   0.3     C    Y 12
15   2   0.3     C    X  5
16   2   0.2     C    Y  5
17   3   0.2     C    X  3
18   3   0.2     C    Y  2

数据:

library(dplyr)
df1 <- data.frame(
day = rep(1:3,6),
value = c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.2,0.1,0.1,0.2,0.3,0.4,0.3, 0.1,0.3,0.2,0.3,0.2,0.2),
group = rep(LETTERS[1:3], each=6)
) %>% 
  arrange(group,day) %>% 
  mutate(type=rep(LETTERS[24:25],9),
         id = c(1,1,3,3,5,6,3,3,11,10,12,12,12,12,5,5,3,2))  

df1

我想根据条件过滤器过滤此数据框。我要 group_by(day, group)如果全部 id每个分组内都是平等的，我要 filter删除所有类型 Y 的行，但保留类型 X 的行。

我可以通过运行循环或通过数据帧子集的几个步骤来做到这一点，但我想知道 dplyr 中是否有一个/两个类轮或 data.table我不知何故忽略了。

这将是所需的输出:

   day value group type id
1    1   0.1     A    X  1
3    2   0.2     A    X  3
5    3   0.3     A    X  5
6    3   0.2     A    Y  6
7    1   0.1     B    X  3
9    2   0.1     B    X 11
10   2   0.4     B    Y 10
11   3   0.2     B    X 12
13   1   0.1     C    X 12
15   2   0.3     C    X  5
17   3   0.2     C    X  3
18   3   0.2     C    Y  2

Answer 1

这是一个带有 data.table 的单线.

我们将“data.frame”转换为“data.table”( setDT(df1) )，按“天”、“组”、if 分组length的 unique 'id' 的元素为 1，我们得到 Data.table ( .SD ) 行的子集，其中 'type' 是 'X' 或 else获取 .SD .

library(data.table)#v1.9.6+
setDT(df1)[, if(uniqueN(id)==1) .SD[type=='X'] else .SD, .(day, group)]
#    day group value type id
# 1:   1     A   0.1    X  1
# 2:   2     A   0.2    X  3
# 3:   3     A   0.3    X  5
# 4:   3     A   0.2    Y  6
# 5:   1     B   0.1    X  3
# 6:   2     B   0.1    X 11
# 7:   2     B   0.4    Y 10
# 8:   3     B   0.2    X 12
# 9:   1     C   0.1    X 12
#10:   2     C   0.3    X  5
#11:   3     C   0.2    X  3
#12:   3     C   0.2    Y  2

或者，如果“类型”已经按照示例数据进行排序

unique(setDT(df1), by = c('day', 'group', 'id'))

如果没有订购，

unique(setDT(df1)[order(group,day, id, type)],by = c('day', 'group' , 'id'))

数据

df1 <- structure(list(day = c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 
3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), value = c(0.1, 0.4, 0.2, 0.5, 
0.3, 0.2, 0.1, 0.3, 0.1, 0.4, 0.2, 0.3, 0.1, 0.3, 0.3, 0.2, 0.2, 
0.2), group = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "C", "C", "C", "C", "C", "C"), type = c("X", "Y", 
"X", "Y", "X", "Y", "X", "Y", "X", "Y", "X", "Y", "X", "Y", "X", 
"Y", "X", "Y"), id = c(1L, 1L, 3L, 3L, 5L, 6L, 3L, 3L, 11L, 10L, 
12L, 12L, 12L, 12L, 5L, 5L, 3L, 2L)), .Names = c("day", "value", 
"group", "type", "id"), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, -18L))