我有以下数据集，其中包含id，sex和数字变量xvar。
id <- c(1,1,1,1,2,2,3,3,4,4,4,5,5)
sex <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,1,1,1,2,2)
xvar <- c(10,11,10,12,9,9.1,10,10.4,3,2.9,4,11,11.1)
df <- data.frame(id,sex,xvar)
对于每个id，我想检查xvar的最小值和最大值。如果1.05*min(xvar) >= max(xvar)那么我需要保留记录。否则，删除它们。
例如，如果id为1，min(xvar)=10和max(xvar)=12。此外，1.05*10 < 12 ......然后
删除id的记录。
另一个例子是当id为5时。min(xvar)=11，max(xvar)=11.1和1.05*11 > 11.1。保留id为5的记录。
答案 0 :(得分：3)
这可以使用notifyUrl完成：
data.table library(data.table)
setDT(df)
output <- df[ , if (1.05 * min(xvar) >= max(xvar)) .SD, by = id]
（无形）将表格划分为一组by = id length(unique(id))，每个值data.tables一个;在这些内容中，只有满足您的条件，我们才会找到id的范围并返回整个表格（即xvar）。
有关.SD的更多信息：
首先，请注意.SD参数中的.SD，通常是j列或涉及列的表达式列表，因此list也必须是一个.SD。 list是什么？它是list中所有列的list。
（有关更高级的用法，请参阅data.table，例如?data.table参数，该参数允许我们指定由.SDcols表示的列的子集
答案 1 :(得分：2)
您也可以在dplyr中执行此操作：
library(dplyr)
df2 <- df%>%
group_by(id)%>%
dplyr::filter(1.05*min(xvar)>=max(xvar))
group_by创建“块”数据以便一次迭代，然后将过滤器代码依次应用于每个块。