R：使用dplyr刪除data.frame中的某些行

Question

dat <- data.frame(ID = c(1, 2, 2, 2), Gender = c("Both", "Both", "Male", "Female"))
> dat
  ID Gender
1  1   Both
2  2   Both
3  2   Male
4  2 Female

對於每一個ID，如果性別是Both ， Male和Female ，我想與刪除行Both 。 也就是說，我想要的數據是這樣的：

  ID Gender
1  1   Both
2  2   Male
3  2 Female

我嘗試通過使用下面的代碼來做到這一點：

library(dplyr)
> dat %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(A = ifelse(length(unique(Gender)) >= 3 & Gender == 'Both', F, T)) %>% 
  filter(A) %>% 
  select(-A)

# A tibble: 2 x 2
# Groups:   ID [1]
     ID Gender
  <dbl> <fctr>
1     2   Male
2     2 Female

我聲明了一個虛擬變量稱為A ，其中A = F ，如果對於給定的ID ，在所有3個元素Gender存在（“兩者”，“男性”和“女性”，這些都是不同的值即Gender可以采取，則不能再使用其他值），並且相應的行具有Gender == Both 。 然后，我將刪除該行。

但是，即使我的Gender僅是“兩個”，但不是“兩個”，“男性”和“女性”，似乎我還是在第一行中分配了A = F ？

Answer 1

按“ ID”分組后，創建一個邏輯條件，其中“性別”不是“兩個”，並且“性別”中distinct元素的長度為3，即“男性”，“女性”，“兩個”（如操作說明所述） （沒有其他值）或（ | ）如果元素數僅為1

dat %>% 
  group_by(ID) %>% 
  filter((Gender != "Both" & n_distinct(Gender)==3)| n() ==1 )
# A tibble: 3 x 2
# Groups:   ID [2]
#    ID Gender
#  <dbl> <fct> 
#1     1 Both  
#2     2 Male  
#3     2 Female

---

或另一個選擇是

dat %>%
   group_by(ID) %>% 
   filter(Gender %in% c("Male", "Female")| n() == 1)
# A tibble: 3 x 2
# Groups:   ID [2]
#     ID Gender
#  <dbl> <fct> 
#1     1 Both  
#2     2 Male  
#3     2 Female

Answer 2

從底數R開始，使用ave

dat[!(ave(dat$Gender,dat$ID,FUN=function(x) length(unique(x)))!='1'&(dat$Gender=='Both')),]
  ID Gender
1  1   Both
3  2   Male
4  2 Female