Question

我的数据包含分组变量（“from”）和值（“number”）：

from number
   1      1
   1      1
   2      1
   2      2
   3      2
   3      2

我希望对数据进行子集化，并选择具有两个或更多唯一值的组。在我的数据中，只有第2组有多个不同的“数字”，所以这是理想的结果：

from number
   2      1
   2      2

Answer 1

有几种可能性，这是我最喜欢的

library(data.table)
setDT(df)[, if(+var(number)) .SD, by = from]
#    from number
# 1:    2      1
# 2:    2      2

基本上，我们每组检查是否有任何差异，如果TRUE，则返回组值

使用基数R，我会选择

df[as.logical(with(df, ave(number, from, FUN = var))), ]
#   from number
# 3    2      1
# 4    2      2

修改：对于非数字数据，您可以针对uniqueN的{{3}}尝试新的data.table函数（或使用length(unique(number)) > 1代替< / p>

setDT(df)[, if(uniqueN(number) > 1) .SD, by = from]

Answer 2

你可以尝试

 library(dplyr)
 df1 %>% 
     group_by(from) %>%
     filter(n_distinct(number)>1)
 #    from number
 #1    2      1
 #2    2      2

或使用base R

 indx <- rowSums(!!table(df1))>1
 subset(df1, from %in% names(indx)[indx])
 #   from number
 #3    2      1
 #4    2      2

或者

  df1[with(df1, !ave(number, from, FUN=anyDuplicated)),]
  #   from number
  #3    2      1
  #4    2      2

Answer 3

使用David共享的方差概念，但以dplyr方式执行：

library(dplyr) 
df %>% 
   group_by(from) %>% 
   mutate(variance=var(number)) %>% 
   filter(variance!=0) %>% 
   select(from,number)

    #Source: local data frame [2 x 2]
    #Groups: from

       #from number
   #1    2      1
   #2    2      2

选择具有多个不同值的组

3 个答案: