Tôi có data.frame trong R. Tôi muốn thử hai điều kiện khác nhau trên hai cột khác nhau, nhưng tôi muốn các điều kiện này được bao gồm. Do đó, tôi muốn sử dụng "HOẶC" để kết hợp các điều kiện. Tôi đã sử dụng cú pháp sau đây với rất nhiều thành công khi tôi muốn sử dụng điều kiện "VÀ".
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) & (data$V2 < 4), ]Nhưng tôi không biết cách sử dụng 'HOẶC' ở trên.
Câu trả lời:
my.data.frame <- subset(data , V1 > 2 | V2 < 4)Một giải pháp thay thế bắt chước hành vi của chức năng này và sẽ phù hợp hơn để đưa vào trong một cơ thể chức năng:
new.data <- data[ which( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Một số người chỉ trích việc sử dụng whichlà không cần thiết, nhưng nó ngăn chặn các NAgiá trị ném lại kết quả không mong muốn. Tương đương (.ie không trả về các hàng NA cho bất kỳ NA nào trong V1 hoặc V2) cho hai tùy chọn được trình bày ở trên mà không whichcó:
new.data <- data[ !is.na(data$V1 | data$V2) & ( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Lưu ý: Tôi muốn cảm ơn người đóng góp ẩn danh đã cố gắng sửa lỗi trong mã ngay lập tức ở trên, một bản sửa lỗi đã bị người kiểm duyệt từ chối. Thực sự có một lỗi bổ sung mà tôi nhận thấy khi tôi sửa lỗi đầu tiên. Mệnh đề có điều kiện kiểm tra các giá trị NA cần phải là đầu tiên nếu nó được xử lý như tôi dự định, vì ...
> NA & 1
[1] NA
> 0 & NA
[1] FALSE
Thứ tự các đối số có thể quan trọng khi sử dụng '& ".
[một nhu cầu để bọc whichhoặc sử dụng các !is.naràng buộc bổ sung .
which. Nếu cả V1 và V2 là NA, bạn sẽ nhận được một hàng NA ở vị trí đó nếu bạn rời khỏi which. Tôi làm việc với các bộ dữ liệu lớn và thậm chí một tỷ lệ tương đối nhỏ của NA sẽ thực sự lấp đầy màn hình của tôi với đầu ra rác. Một số người nghĩ rằng đây là một tính năng. Tôi không.
greplhoặc grepvới điều này để thực hiện khớp mẫu cho các hàng mong muốn, ngoài các điều kiện này?
Bạn đang tìm kiếm "|." Xem http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vector
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) | (data$V2 < 4), ]NAs trong khung dữ liệu: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,]
Để hoàn thiện, chúng ta có thể sử dụng các toán tử [và [[:
set.seed(1)
df <- data.frame(v1 = runif(10), v2 = letters[1:10])
Một vài lựa chọn
df[df[1] < 0.5 | df[2] == "g", ]
df[df[[1]] < 0.5 | df[[2]] == "g", ]
df[df["v1"] < 0.5 | df["v2"] == "g", ]
tên df $ tương đương với df [["name", chính xác = FALSE]]
Sử dụng dplyr:
library(dplyr)
filter(df, v1 < 0.5 | v2 == "g")
Sử dụng sqldf:
library(sqldf)
sqldf('SELECT *
FROM df
WHERE v1 < 0.5 OR v2 = "g"')
Đầu ra cho các tùy chọn trên:
v1 v2
1 0.26550866 a
2 0.37212390 b
3 0.20168193 e
4 0.94467527 g
5 0.06178627 j
sqldfgói là quá tốt. Rất tiện dụng đặc biệt là khi subset()bị đau một chút :)