R：如何删除循环中子集内的数据-Java 学习之路

df <- data.frame(id = c(1, 2, 3, 3, 3, 4), gender = c("Male", "Female", "Both", "Male", "Female", "Female"))
ids <- unique(df$id)

> df
  id gender
1  1   Male
2  2 Female
3  3   Both
4  3   Male
5  3 Female
6  4 Female

对于每个唯一的 id ，我想确保如果相应的 gender 是 Both ， Male 和 Female ，那么我需要删除对应于 Both 的行 . 换句话说，我想要的输出是：

> df
  id gender
1  1   Male
2  2 Female
3  3   Male
4  3 Female
5  4 Female

我试过写一个循环：

子集 df by id 并将每个子集存储到名为 sub 的列表中

每个 sub 内

，检查性别是否包含"Both"，"Male"和“女性”
如果是，请删除性别=“两者”的行
重新组合data.frame

但是，下面的代码并没有真正起作用，并且非常笨重......在 dplyr 中使用 group_by 是一种更简单的方法吗？

sub <- list()
for(i in 1:length(ids)){
  sub[[i]] <- subset(df, id %in% ids[i])
  if(all(grepl(sub[[i]]$gender, c("Both", "Male", "Female")))){
    sub[[i]] <- sub[[i]][-which(sub[[i]]$gender == "Both"), ]
  }else sub[[i]] = sub[[i]]
}

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使用 dplyr

df %>% 
    group_by(id) %>% 
    mutate(A = ifelse(length(unique(gender)) >= 3 & gender == 'Both', F, T)) %>% 
    filter(A) %>% 
    select(-A)
# A tibble: 5 x 2
# Groups:   id [4]
     id gender
  <dbl>  <chr>
1     1   Male
2     2 Female
3     3   Male
4     3 Female
5     4 Female

回复于 2024-05-02T07:51:32+08:00

除了tidyverse解决方案，这里有一个使用 lapply 的解决方案：

result <- lapply(ids,function(x){
    tmp <- df[df$id == x,]
    if(all(c("Both","Male", "Female") %in% tmp$gender)){
        tmp <- tmp[tmp$gender != "Both",]
    }
    return(tmp)
})
do.call("rbind",result)
#   id gender
# 1  1   Male
# 2  2 Female
# 4  3   Male
# 5  3 Female
# 6  4 Female

回复于 2024-05-02T07:51:32+08:00

R：如何删除循环中子集内的数据

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