基于R中大数据集中没有足够重复数据的行删除

时间:2015-05-06 19:00:12

标签: r dataframe dataset

我希望对大量数据进行4天滚动平均。问题是有些人没有4个案例,因此我得到一个错误,表明k <= n不是真的。

有没有办法删除数据集中没有足够数据的任何个人?

以下是数据外观的示例:

     Name  variable.1
1     Kim   64.703950
2     Kim  926.339849
3     Kim  128.662977
4     Kim  290.888594
5     Kim  869.418523
6     Bob  594.973849
7     Bob  408.159544
8     Bob  609.140928
9  Joseph  496.779712
10 Joseph  444.028668
11 Joseph -213.375635
12 Joseph  -76.728981
13 Joseph  265.642784
14   Hank  -91.646728
15   Hank  170.209746
16   Hank   97.889889
17   Hank   12.069074
18   Hank  402.361731
19   Earl  721.941796
20   Earl    4.823148
21   Earl  696.299627

4 个答案:

答案 0 :(得分:4)

如果您的数据框为df,则可以使用dplyr删除少于4次的所有名称:

library(dplyr)

df %>%
  group_by(Name) %>%
  filter(n() >= 4)

答案 1 :(得分:2)

尝试:

library(zoo)
library(dplyr)
df %>%
  group_by(Name) %>%
  filter(n() >= 4) %>%
  mutate(daymean = rollmean(variable.1, 4, align="right", na.pad=TRUE))

这样只会使组大于或等于4并计算variable.1上的4天滚动平均值。

#     Name variable.1  daymean
#1     Kim   64.70395       NA
#2     Kim  926.33985       NA
#3     Kim  128.66298       NA
#4     Kim  290.88859 352.6488
#5     Kim  869.41852 553.8275
#6  Joseph  496.77971       NA
#7  Joseph  444.02867       NA
#8  Joseph -213.37563       NA
#9  Joseph  -76.72898 162.6759
#10 Joseph  265.64278 104.8917
#11   Hank  -91.64673       NA
#12   Hank  170.20975       NA
#13   Hank   97.88989       NA
#14   Hank   12.06907  47.1305
#15   Hank  402.36173 170.6326

答案 2 :(得分:0)

您可以创建第二个data.frame,汇总到用户级别,每个用户都有一个计数。然后将data.frame连接到用户的原始数据上,然后将新的data.frame子集到其中count> = 4

答案 3 :(得分:0)

以下是base中的两个选项,一个使用ave,其中我们生成一个向量,该向量对于组中的每一行,该组的长度(ave将回收其结果以填充组):

subset(DF, ave(seq(Name), Name, FUN=length) > 4)

另一个table,其中我们计算每个组中的项目,并使用%in%仅保留属于具有足够项目的组的行。

subset(DF, Name %in% names(table(Name)[table(Name) > 4]))

两者都产生:

     Name variable.1
1     Kim   64.70395
2     Kim  926.33985
3     Kim  128.66298
4     Kim  290.88859
5     Kim  869.41852
9  Joseph  496.77971
10 Joseph  444.02867
11 Joseph -213.37563
12 Joseph  -76.72898
13 Joseph  265.64278
14   Hank  -91.64673
15   Hank  170.20975
16   Hank   97.88989
17   Hank   12.06907
18   Hank  402.36173