从数据框中删除特定行

Question

我有一个数据框，例如：

sub   day
1      1
1      2
1      3
1      4
2      1
2      2
2      3
2      4
3      1
3      2
3      3
3      4

我想删除可以通过sub和day的组合识别的特定行。 例如，我想删除sub ='1'和day ='2'以及sub = 3和day ='4'的行。 我怎么能这样做？ 我意识到我可以指定行号，但这需要应用于一个巨大的数据帧，这将是繁琐的经历和ID每一行。

Answer 1

DF[ ! ( ( DF$sub ==1 & DF$day==2) | ( DF$sub ==3 & DF$day==4) ) , ]   # note the ! (negation)

或者，如果sub是您使用引号建议的因素：

DF[ ! paste(sub,day,sep="_") %in% c("1_2", "3_4"), ]

也可以使用子集：

subset(DF,  ! paste(sub,day,sep="_") %in% c("1_2", "3_4") )

（我同意使用的which使用时在德克的回答“[”尽管有些人声称是不需要的。）

Answer 2

这归结为两个不同的步骤：

1. 弄清楚你的条件是真的，因此计算一个布尔值的向量，或者，我喜欢它们的索引通过将它包装到which()
2. 通过排除上一步中的索引来创建更新的data.frame 。

这是一个例子：

R> set.seed(42)
R> DF <- data.frame(sub=rep(1:4, each=4), day=sample(1:4, 16, replace=TRUE))
R> DF
   sub day
1    1   4
2    1   4
3    1   2
4    1   4
5    2   3
6    2   3
7    2   3
8    2   1
9    3   3
10   3   3
11   3   2
12   3   3
13   4   4
14   4   2
15   4   2
16   4   4
R> ind <- which(with( DF, sub==2 & day==3 ))
R> ind
[1] 5 6 7
R> DF <- DF[ -ind, ]
R> table(DF)
   day
sub 1 2 3 4
  1 0 1 0 3
  2 1 0 0 0
  3 0 1 3 0
  4 0 2 0 2
R> 

我们看到sub==2只剩下一个条目， day==1 。

编辑复合条件可以使用'或'完成，如下所示：

ind <- which(with( DF, (sub==1 & day==2) | (sub=3 & day=4) ))

这是一个新的完整例子

R> set.seed(1)
R> DF <- data.frame(sub=rep(1:4, each=5), day=sample(1:4, 20, replace=TRUE))
R> table(DF)
   day
sub 1 2 3 4
  1 1 2 1 1
  2 1 0 2 2
  3 2 1 1 1
  4 0 2 1 2
R> ind <- which(with( DF, (sub==1 & day==2) | (sub==3 & day==4) ))
R> ind
[1]  1  2 15
R> DF <- DF[-ind, ]
R> table(DF)
   day
sub 1 2 3 4
  1 1 0 1 1
  2 1 0 2 2
  3 2 1 1 0
  4 0 2 1 2
R> 

Answer 3

这是使用dplyr的filter函数解决问题的方法。

虽然您可以将数据框作为第一个参数传递给任何dplyr函数，但我使用了%>%运算符，它将数据框传递给一个或多个dplyr函数（在这种情况下只是过滤）。

一旦你对dplyr有点熟悉，那么备忘单非常方便。

> print(df <- data.frame(sub=rep(1:3, each=4), day=1:4))
   sub day
1    1   1
2    1   2
3    1   3
4    1   4
5    2   1
6    2   2
7    2   3
8    2   4
9    3   1
10   3   2
11   3   3
12   3   4
> print(df <- df %>% filter(!((sub==1 & day==2) | (sub==3 & day==4))))
   sub day
1    1   1
2    1   3
3    1   4
4    2   1
5    2   2
6    2   3
7    2   4
8    3   1
9    3   2
10   3   3

Answer 4

简单的解决方案

cond1 <- df$sub == 1 & df$day == 2

cond2 <- df$sub == 3 & df$day == 4

df <- df[!cond1,]

df <- df[!cond2,]