如果语句删除行

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

Status  ID 
  A     1
  B     1
  B     1
  A     1
  B     1
  A     1
  A     2
  A     2
  A     2
  A     2
  B     3
  B     3
  B     3

为说明我想要的输出，请看下面的内容：

Status  ID 
  B     1
  B     1
  B     1
  A     2
  A     2
  A     2
  A     2
  B     3
  B     3
  B     3

如您所见，唯一更改的是组ID =1。如果一个组同时具有“ A”和“ B”状态，我想删除“ A”状态。

但是，组ID 2和3不变（即未删除任何行），原因是：如果每个组ID仅包含“ A”，则它将保持不变。同样，如果每个组ID仅包含一个“ B”，则它也将保持不变。因此，两者保持不变。

使用dplyr，这是我的尝试：

library(dplyr)

df1_clean <- df1 %>% group_by(ID, Status)
                 %>% filter(ifelse((Status == A | Status == B), Status == B,
                     ifelse((Status == A), Status == A,
                     ifelse((Status == B), Status == B))))

但是，此过滤器将不起作用。任何帮助将不胜感激！

Answer 1

我们可以使用filter分组的ID

library(dplyr)
df %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(all(Status == "A") | all(Status == "B") | Status == "B")

#   Status    ID
#   <fct>  <int>
# 1 B          1
# 2 B          1
# 3 B          1
# 4 A          2
# 5 A          2
# 6 A          2
# 7 A          2
# 8 B          3
# 9 B          3
#10 B          3

---

我们也可以使用n_distinct

df %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(n_distinct(Status) == 1 | Status == "B")

---

等效的基本R ave版本是

df[as.logical(with(df, ave(Status, ID, FUN = function(x) 
          all(x == "A") | all(x == "B") | x == "B"))), ]

df[as.logical(with(df, ave(Status, ID, FUN = function(x) 
         length(unique(x)) == 1 | x == "B"))), ]

Answer 2

首先，始终建议使用dput(df1)以易于复制的格式给出示例，以便其他人可以轻松地重新生成数据。

此任务可以通过创建一个标志列来完成，该标志列指示ID是否具有多个Status，然后过滤不具有多个status或具有{{1 }}。如下：

status == "B"