У меня есть data.frame в R. Я хочу попробовать два разных условия для двух разных столбцов, но я хочу, чтобы эти условия были инклюзивными. Поэтому я хотел бы использовать «ИЛИ» для объединения условий. Я использовал следующий синтаксис прежде с большим успехом, когда я хотел использовать условие «И».
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) & (data$V2 < 4), ]Но я не знаю, как использовать «ИЛИ» в приведенном выше.
Ответы:
my.data.frame <- subset(data , V1 > 2 | V2 < 4)Альтернативное решение, которое имитирует поведение этой функции и будет более подходящим для включения в тело функции:
new.data <- data[ which( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Некоторые люди критикуют использование whichкак ненужное, но оно не дает NAценностям отбрасывать нежелательные результаты. Эквивалент (.ie не возвращающий NA-строки для любых NA в V1 или V2) двум вариантам, показанным выше, без which:
new.data <- data[ !is.na(data$V1 | data$V2) & ( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Примечание: я хочу поблагодарить анонимного участника, который попытался исправить ошибку в приведенном выше коде, исправление, которое было отклонено модераторами. На самом деле была еще одна ошибка, которую я заметил, когда исправлял первую. Условное предложение, которое проверяет значения NA, должно быть первым, если оно должно быть обработано, как я планировал, так как ...
> NA & 1
[1] NA
> 0 & NA
[1] FALSEПорядок аргументов может иметь значение при использовании '& ".
[нужно обернуть whichили использовать дополнительные !is.naограничения.
which. Если и V1, и V2 являются NA, вы бы получили ряд NA в этой позиции, если не указали which. Я работаю с большими наборами данных, и даже относительно небольшой процент NA действительно заполнит мой экран ненужным выводом. Некоторые люди думают, что это особенность. Я не.
greplили grepс этим, чтобы также сделать сопоставление с образцом для желаемых строк, в дополнение к этим условным обозначениям ?
Вы ищете "|." См. Http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectors
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) | (data$V2 < 4), ]NAs в кадре данных:vc <- data.frame(duzey=factor(c("Y","O","Y","D","Y","Y","O"), levels=c("D","O","Y"), ordered=TRUE), cinsiyet=c("E","E","K",NA,"K","E","K"), yas=c(8,3,9,NA,7,NA,6), Not=c(NA,1,1,NA,NA,2,1)); vc; vc[vc$cinsiyet == "E" | vc$Not < 4,]; vc[vc$cinsiyet == "E" & vc$Not < 2,]
Для полноты картины мы можем использовать операторы [и [[:
set.seed(1)
df <- data.frame(v1 = runif(10), v2 = letters[1:10])Несколько вариантов
df[df[1] < 0.5 | df[2] == "g", ]
df[df[[1]] < 0.5 | df[[2]] == "g", ]
df[df["v1"] < 0.5 | df["v2"] == "g", ]df $ name эквивалентно df [["name", точный = ЛОЖЬ]]
Использование dplyr:
library(dplyr)
filter(df, v1 < 0.5 | v2 == "g")Использование sqldf:
library(sqldf)
sqldf('SELECT *
FROM df
WHERE v1 < 0.5 OR v2 = "g"')Выход для вышеуказанных опций:
v1 v2
1 0.26550866 a
2 0.37212390 b
3 0.20168193 e
4 0.94467527 g
5 0.06178627 jsqldfПакет слишком хорошо. Очень удобно, особенно когда subset()становится немного больно :)