R - 按组合条件过滤数据

Question

让我们查看以下代码：

u_id <- c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5)
i_id <- c(10, 10, 10, 12, 10, 11, 13, 13, 13, 10, 11, 13, 13, 14)
clicked <- c(0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1)

dframe <- data.frame(u_id, i_id, clicked)

创建以下数据框：

   u_id i_id clicked
1     1   10       0
2     1   10       1
3     1   10       1
4     1   12       1
5     2   10       0
6     2   11       1
7     3   13       0
8     3   13       0
9     3   13       1
10    4   10       0
11    4   11       1
12    5   13       0
13    5   13       0
14    5   14       1

我想以下列方式过滤数据：

对于相同的u_id，i_id：

1. 如果clicked中只有0（一个或多个），请将其保留。
2. 如果theres 0（一个或多个）和clicked中的1，则删除所有点击0的行（clicked中的1行仍然存在）
3. 如果clicked中有多行包含1，则只保留一行（第一行或任何行）
4. 如果单击中有0（一个或多个）和多行1，则删除所有0行并仅保留一行1（仍然无关紧要）

在应用了上述所有规则后，我们应该得到：

   u_id i_id clicked
3     1   10       1
4     1   12       1
5     2   10       0
6     2   11       1
9     3   13       1
10    4   10       0
11    4   11       1
12    5   13       0
13    5   13       0
14    5   14       1

我离开了原始行索引。

Answer 1

以下是使用split-apply-combine方法在base R中的解决方案：

do.call(rbind, lapply(split(dframe, list(dframe$u_id, dframe$i_id)), function(i)

    if (sum(i$clicked) == 0) {

        i

    } else {

        i[i$clicked == 1,][1,]

}))

结果：

        u_id i_id clicked
1.10       1   10       1
2.10       2   10       0
4.10       4   10       0
2.11       2   11       1
4.11       4   11       1
1.12       1   12       1
3.13       3   13       1
5.13.12    5   13       0
5.13.13    5   13       0
5.14       5   14       1