Question

我刚刚开始使用dplyr并且已经完成了小插图并且它没有符合我要求的示例。我无法弄清楚如何filter()数据框中的多个变量，其语句等效于＆＃39;删除所有其中columnX等于＆＃39; i＆＃39;或列Y等于＆＃39; ii＆＃39; 。假设我们有这个数据帧。

df <- data.frame(n = rep(1:4,4), l = rep(letters[1:4], each = 4))

我想删除所有n = 1或l =＆＃34; a＆＃34;的情况。我可以使用此命令使用标准子集进行此操作。

df[-which(df$n == 1 | df$l == "a"),]

使用filter我可以用

删除所有1＃

filter(df, !n == 1)

或

filter(df, n != 1)

和＆＃34; a＆＃34; s

相同

但如果我尝试将它们组合起来

filter(df, !n == 1 | !l == "a")

或

filter(df, n != 1 | l != "a")

或

filter(df, !n == 1 | l == "a")

似乎是＆＃39;或＆＃39;函数|在dplyr中的工作方式不同。

或许我只是错过了一些非常明显的事情。

任何帮助表示感谢。

Answer 1

如果你不想要两种情况发生，你必须这样写：

df %>% filter(!(n == 1 | l == "a"))

//

至于你的例子，

df %>% filter(n != 1 | l != "a")

相当于

df %>% filter(!n == 1 | !l == "a")

，使用De Morgan定律(!(a & b)) = (!a | !b)，与：

相同

df %>% filter(! (n == 1 & l == "a"))

并过滤掉同时满足两个条件的所有行。

的例子

df %>% filter(!n == 1 | l == "a")

仅禁止n == 1和l != "a"出现在同一行的情况，因此（1，b）;数据帧中缺少（1，c）和（1，d）。（符号：（n，l））

Answer 2

您可以使用df[(df$n != 1 | df$l !="a"),]进行子集化，这样可以有效地删除示例中的第一行，为您留下15行。

如果你对dplyr使用相同的，它会返回相同数量的记录，可以用

检查

   df %>% 
    filter(n != 1 | l != "a") %>% 
    dim() %>% 
    assertthat::are_equal(dim(df[(df$n != 1 | df$l !="a"),]))

这消除了两个条件都为真的所有行。

另一方面，如果要排除任何条件为真的情况，可以使用df %>% filter(!(n == 1 | l == "a"))，它返回9行，排除任何一个条件为真的所有行。

重新访问De Morgan's Law可能会有所帮助。