Question

我有一个数据框df（带有4个变量的+/- 331000个观测值），带有Date（格式为“％Y-％m-％d”的范围），{{ 1}}（具有19个级别的因数），ID（具有18个级别的因数）和Station（Presence）。数据帧的设置方式是，每个1/0的每个ID都有一个日期范围（近三年的时间），以及是否有人在场（Station ）在特定日期的特定站点。

如果要根据日期和ID对df进行子集/过滤，您将获得以下数据集（从现在开始，我将其称为“组”）：

1/0

filter(df, Date == "2016-01-03" & ID == "Fred")

如果满足以下条件，我想从组中删除行：对于每个组，如果为Date ID Station Presence <date> <fct> <fct> <dbl> 2016-01-03 Fred Station1 0 2016-01-03 Fred Station2 0 2016-01-03 Fred Station3 0 2016-01-03 Fred Station4 1 2016-01-03 Fred Station5 0 2016-01-03 Fred Station6 0 2016-01-03 Fred Station7 0 2016-01-03 Fred Station8 0 2016-01-03 Fred Station9 0 2016-01-03 Fred Station10 0 2016-01-03 Fred Station11 0 2016-01-03 Fred Station12 0 2016-01-03 Fred Station13 0 2016-01-03 Fred Station14 0 2016-01-03 Fred Station15 0 2016-01-03 Fred Station16 0 2016-01-03 Fred Station17 0 2016-01-03 Fred Station18 0，请删除带有df$Presence == 1的行（可以在一个组中包含多个df$Presence == 0的行，例如Fred在2016年分别位于Station4，Station9和Station 15- 01-06）。但是，如果组中没有df$Presence == 1行，请不要删除任何行（因此我不能简单地删除所有df$Presence == 1行）。

因此上述组将变为：

df$Presence == 0

但是，以下组将保持不变（该组中没有Date ID Station Presence <date> <fct> <fct> <dbl> 2016-01-03 Fred Station4 1）：

Presence == 1

filter(df, Date== "2016-01-03" & ID == "Mark")

我已经考虑从

开始

 Date       ID    Station    Presence
 <date>     <fct> <fct>      <dbl>
 2016-01-03 Mark Station1    0 
 2016-01-03 Mark Station2    0 
 2016-01-03 Mark Station3    0 
 2016-01-03 Mark Station4    0
 2016-01-03 Mark Station5    0 
 2016-01-03 Mark Station6    0 
 2016-01-03 Mark Station7    0 
 2016-01-03 Mark Station8    0 
 2016-01-03 Mark Station9    0 
 2016-01-03 Mark Station10   0 
 2016-01-03 Mark Station11   0 
 2016-01-03 Mark Station12   0 
 2016-01-03 Mark Station13   0 
 2016-01-03 Mark Station14   0 
 2016-01-03 Mark Station15   0 
 2016-01-03 Mark Station16   0 
 2016-01-03 Mark Station17   0 
 2016-01-03 Mark Station18   0

但是，我不知道如何从那里继续。我不知道如何处理相反的条件。

Answer 1

library(tidyverse)
dat%>%
   group_by(Date,ID)%>%
   filter(all(Presence==0)|Presence==1)

# A tibble: 19 x 4
# Groups:   Date, ID [2]
   Date       ID    Station   Presence
   <chr>      <chr> <chr>        <int>
 1 2016-01-03 Fred  Station4         1
 2 2016-01-03 Mark  Station1         0
 3 2016-01-03 Mark  Station2         0
 4 2016-01-03 Mark  Station3         0
 5 2016-01-03 Mark  Station4         0
 6 2016-01-03 Mark  Station5         0
 7 2016-01-03 Mark  Station6         0
 8 2016-01-03 Mark  Station7         0
 9 2016-01-03 Mark  Station8         0
10 2016-01-03 Mark  Station9         0
11 2016-01-03 Mark  Station10        0
12 2016-01-03 Mark  Station11        0
13 2016-01-03 Mark  Station12        0
14 2016-01-03 Mark  Station13        0
15 2016-01-03 Mark  Station14        0
16 2016-01-03 Mark  Station15        0
17 2016-01-03 Mark  Station16        0
18 2016-01-03 Mark  Station17        0
19 2016-01-03 Mark  Station18        0

如果满足另一行的条件，则删除组中的行

1 个答案: