Question

我有一个带有3个变量的数据框（df）：

ID（第一个id变量）
ID2（第二个ID变量）

数据（使用tidyr :: nest（）函数创建的列表列。

library(tidyverse)
library(lubridate)

dates <- ymd(c('2018-02-01', '2018-02-06', '2018-02-10', 
               '2018-02-21', '2018-04-05'))
df.1 <- tibble(ID = paste0('ID_', rep(1, 5)),
           ID2 = LETTERS[1:5],
           DATE = dates) %>%
           group_by(ID) %>% 
           nest()


 df.2 <- tibble(ID = paste0('ID_', rep(1, 6)),
           ID2 = LETTERS[1:6])


 df <- df.1 %>%
 left_join(df.2, by = 'ID')

列表列（数据）包含2个变量：

ID2
日期

我想将data[[DATE]]的所有元素保留在列表列（data[[ID2]] != df$ID2）中。

是否有任何方法可以应用过滤器功能-可能是purrr软件包的方法？

非常感谢！

Answer 1

我们可以使用map2。我们将列表列（data）作为.x参数，将df$ID2作为.y参数，并在每个.x上进行过滤，其中.x$ID2 != .y：< / p>

library(tidyverse)

output <- df %>%
  mutate(data = data %>% map2(ID2, ~ filter(.x, ID2 != .y)))

输出：

> output
# A tibble: 6 x 3
  ID    data             ID2  
  <chr> <list>           <chr>
1 ID_1  <tibble [4 x 2]> A    
2 ID_1  <tibble [4 x 2]> B    
3 ID_1  <tibble [4 x 2]> C    
4 ID_1  <tibble [4 x 2]> D    
5 ID_1  <tibble [4 x 2]> E    
6 ID_1  <tibble [5 x 2]> F  

> output %>%
+   pull(data)
[[1]]
# A tibble: 4 x 2
  ID2   DATE      
  <chr> <date>    
1 B     2018-02-06
2 C     2018-02-10
3 D     2018-02-21
4 E     2018-04-05

[[2]]
# A tibble: 4 x 2
  ID2   DATE      
  <chr> <date>    
1 A     2018-02-01
2 C     2018-02-10
3 D     2018-02-21
4 E     2018-04-05

[[3]]
# A tibble: 4 x 2
  ID2   DATE      
  <chr> <date>    
1 A     2018-02-01
2 B     2018-02-06
3 D     2018-02-21
4 E     2018-04-05

[[4]]
# A tibble: 4 x 2
  ID2   DATE      
  <chr> <date>    
1 A     2018-02-01
2 B     2018-02-06
3 C     2018-02-10
4 E     2018-04-05

[[5]]
# A tibble: 4 x 2
  ID2   DATE      
  <chr> <date>    
1 A     2018-02-01
2 B     2018-02-06
3 C     2018-02-10
4 D     2018-02-21

[[6]]
# A tibble: 5 x 2
  ID2   DATE      
  <chr> <date>    
1 A     2018-02-01
2 B     2018-02-06
3 C     2018-02-10
4 D     2018-02-21
5 E     2018-04-05

如何过滤列表列的元素

1 个答案: