如何在 R dplyr 過濾器中實現條件過濾器

Question

我有以下兩列和 15 行的數據：

data_1 <- structure(list(column_1 = c(120, 130, NA, NA, NA, 130, 182, 130, 
NA, 925, NA, 181, 182, 188, NA), column_2 = c(7, NA, 1, 1, 1, 
3, 7, NA, 1, NA, 1, NA, 1, 1, 1)), row.names = c(NA, -15L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

	列_1	column_2
1	120	7
2	130	不適用
3	不適用	1
4	不適用	1
5	不適用	1
6	130	3
7	182	7
8	130	不適用
9	不適用	1
10	925	不適用
11	不適用	1
12	181	不適用
13	182	1
14	188	1
15	不適用	1

• 通過使用過濾器，我想在 column_1 中保留以下值的觀察結果： NA , 130, 181, 182, 188
• 此外，我想刪除 column_2 中條目 7 的所有觀察結果

到目前為止，這通過以下代碼起作用：

data_1 %>% filter(is.na(column_1) | column_1 %in% c(130, 181, 182, 188), !column_2 %in% 7)

現在我想添加一個額外的過濾器：如果 column_1 中的值為 130 並且 column_2 中的值為NA ，則刪除觀察值（因此 data_1 中的第 2 行和第 8 行）。 我怎么能這樣做？ 實現此條件過濾器的最佳方法是什么？ 到目前為止，我已經嘗試了以下命令，但都沒有達到預期的結果：

data_1 %>% filter(is.na(column_1) | column_1 %in% c(130, 181, 182, 188), !column_2 %in% 7) %>% filter(case_when(column_1 == 130 ~ !is.na(column_2)))

此處的結果是僅保留條目 130、3。

data_1 %>% filter(is.na(column_1) | column_1 %in% c(130, 181, 182, 188), !column_2 %in% 7) %>% filter(case_when(column_1 == 130 ~ !is.na(column_2), TRUE ~ is.na(column_2)))

現在剩下兩個條目：130、3 和 181， NA

我還嘗試了以下兩個命令：

data_1 %>% filter(is.na(column_1) | column_1 %in% c(130, 181, 182, 188), !column_2 %in% 7) %>% filter(if (column_2 == 130) !is.na(column_2))
data_1 %>% filter(is.na(column_1) | column_1 %in% c(130, 181, 182, 188), !column_2 %in% 7) %>% {if (column_2 == 130) filter(., !is.na(column_2))}

Answer 1

你在尋找這樣的東西嗎？

library(tidyverse)


data_1 |>
  filter(case_when(
    is.na(column_1) ~ T,
    column_1 == 130 & is.na(column_2 ) ~ F,
    column_2 == 7 ~ F,
    column_1 %in% c(130, 181, 182, 188) ~ T,
    T ~ F
  ))
#> # A tibble: 10 x 2
#>    column_1 column_2
#>       <dbl>    <dbl>
#>  1       NA        1
#>  2       NA        1
#>  3       NA        1
#>  4      130        3
#>  5       NA        1
#>  6       NA        1
#>  7      181       NA
#>  8      182        1
#>  9      188        1
#> 10       NA        1

我剛剛將您的所有條件添加到一個大case_when中。 確保將語句映射到T和F ，以便過濾器正常工作。 在這種情況下，當條件映射到T時，您將保留該行，當它為F時，您將刪除該行。

Answer 2

我只會補充說結構（列表（））可能在這里不必要的高級，除非它是出於其他原因完成的。 更簡單的是：

data.frame(column_1 = c(120, 130, NA, NA, NA, 130, 182, 130, NA, 925, NA, 181, 182, 188, NA), 
           column_2 = c(7, NA, 1, 1, 1, 3, 7, NA, 1, NA, 1, NA, 1, 1, 1)))

# or

tibble::tibble(column_1 = c(120, 130, NA, NA, NA, 130, 182, 130, NA, 925, NA, 181, 182, 188, NA), 
               column_2 = c(7, NA, 1, 1, 1, 3, 7, NA, 1, NA, 1, NA, 1, 1, 1))