我想過濾組 id 在 r 中的列和某些行值上滿足的特定條件

Question

我有樣本數據，我想過濾在type ==N時從未有過sup狀態的id's數量，這意味着我只在切換類型之前選擇status == unsup的 id，然后選擇從N to P的數字 id .

• 例如id==1在type==N上從來沒有status==sup ，所以我需要計算 id 1。然后我還想檢查這個 id 是否切換到P 。 但是 id 2 不符合 selected 條件，因為它在type==N時具有sup狀態。

• id 的 2、5 和 id 7 將不符合條件，因為它們具有status == sup ，而在狀態N和 id 7 僅在N時處於NA上。

data <- data.frame(id=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,6,6,6,7,7,7),
                   type=c('N','N','N', 'N', 'P','P','N','N','N', 'I', 'I','N','N','N',
 'N', 'N','N','N','N', 'O', 'O','N','N','N', 'O','N','N','N', 'P', 'P', 'N','N','P'), 
status=c(NA,'unsup',NA,'unsup',NA,'sup',NA,NA,'sup',NA,'sup','unsup',NA,'unsup',NA,
'unsup','unsup',NA,'unsup',NA,'sup','sup',NA,NA,'unsup',NA,'unsup','unsup','unsup','sup', NA, NA, 'sup'))

預期 output

1.

   id type status
1   1    N   <NA>
2   1    N  unsup
3   1    N   <NA>
4   1    N  unsup
5   1    P   <NA>
6   1    P    sup
7   3    N  unsup
8   3    N   <NA>
9   3    N  unsup
10  3    N   <NA>
11  3    N  unsup
12  4    N  unsup
13  4    N   <NA>
14  4    N  unsup
15  4    O   <NA>
16  4    O    sup
17  6    N   <NA>
18  6    N  unsup
19  6    N  unsup
20  6    P  unsup
21  6    P    sup

那么其中，id切換到P的是：

   id type status
1   1    N   <NA>
2   1    N  unsup
3   1    N   <NA>
4   1    N  unsup
5   1    P   <NA>
6   1    P    sup
7   6    N   <NA>
8   6    N  unsup
9   6    N  unsup
10  6    P  unsup
11  6    P    sup

Answer 1

對於第一種情況，在按“id”分組后， filter任何不具有“sup” status值的“id”並type “N”，以及那些具有任何非 NA 值的status ，其中type為“N”

library(dplyr)
data1 <- data %>% 
  group_by(id) %>%
  filter((!any((status %in% 'sup' & type == 'N'), na.rm = TRUE))& 
      any(!is.na(status[type == "N"]))) %>% 
  ungroup

-輸出

data1
# A tibble: 21 × 3
      id type  status
   <dbl> <chr> <chr> 
 1     1 N     <NA>  
 2     1 N     unsup 
 3     1 N     <NA>  
 4     1 N     unsup 
 5     1 P     <NA>  
 6     1 P     sup   
 7     3 N     unsup 
 8     3 N     <NA>  
 9     3 N     unsup 
10     3 N     <NA>  
# … with 11 more rows

從子集數據中，我們可以在檢查type值為“N”且下一個值（ lead ）是每個“id”的“P”的any情況后再次filter

data1 %>% 
  group_by(id) %>%
  filter(any(type== "N" & lead(type) == "P", na.rm = TRUE)) %>% 
  ungroup
# A tibble: 11 × 3
      id type  status
   <dbl> <chr> <chr> 
 1     1 N     <NA>  
 2     1 N     unsup 
 3     1 N     <NA>  
 4     1 N     unsup 
 5     1 P     <NA>  
 6     1 P     sup   
 7     6 N     <NA>  
 8     6 N     unsup 
 9     6 N     unsup 
10     6 P     unsup 
11     6 P     sup