我有一个像这样的数据框:
> df
id type
1 1 a
2 1 a
3 1 b
4 1 a
5 1 b
6 2 a
7 2 a
8 2 b
9 3 a
10 3 a
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我希望将每个组(id)的所有行保留到类型列中第一次出现的值"b".对于没有类型'b'的组,我想保留所有行.
生成的数据框应如下所示:
> dfnew
id type
1 1 a
2 1 a
3 1 b
4 2 a
5 2 a
6 2 b
7 3 a
8 3 a
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我尝试了下面的代码,但它保留了超出第一次出现'b'的值'a'的其他行,并且只排除了'b'的其他出现,这不是我想要的.请看下面的第4行.我想摆脱它.
> df %>% group_by(id) %>% filter(cumsum(type == 'b') <= 1)
Source: local data frame [7 x 2]
Groups: id
id type
1 1 a
2 1 a
3 1 b
4 1 a
5 2 a
6 2 a
7 2 b
8 3 a
9 3 a
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
Dav*_*urg 12
你可以组合match或which与slice或(如@Richard所述)which.max
library(dplyr)
df %>%
group_by(id) %>%
slice(if(any(type == "b")) 1:which.max(type == "b") else row_number())
# Source: local data table [8 x 2]
# Groups: id
#
# id type
# 1 1 a
# 2 1 a
# 3 1 b
# 4 2 a
# 5 2 a
# 6 2 b
# 7 3 a
# 8 3 a
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
或者你可以尝试一下 data.table
library(data.table)
setDT(df)[, if(any(type == "b")) .SD[1:which.max(type == "b")] else .SD, by = id]
# id type
# 1: 1 a
# 2: 1 a
# 3: 1 b
# 4: 2 a
# 5: 2 a
# 6: 2 b
# 7: 3 a
# 8: 3 a
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