Ho un data.frame in R. Voglio provare due condizioni diverse su due colonne diverse, ma voglio che queste condizioni siano inclusive. Pertanto, vorrei utilizzare "OR" per combinare le condizioni. Ho usato la seguente sintassi prima con molto successo quando volevo usare la condizione "AND".
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) & (data$V2 < 4), ]Ma non so come usare un 'OR' sopra.
Risposte:
my.data.frame <- subset(data , V1 > 2 | V2 < 4)Una soluzione alternativa che imita il comportamento di questa funzione e sarebbe più appropriata per l'inclusione in un corpo di funzione:
new.data <- data[ which( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Alcune persone criticano l'uso whichcome non necessario, ma impedisce ai NAvalori di restituire risultati indesiderati. L'equivalente (.ie non restituisce le righe NA per qualsiasi NA in V1 o V2) alle due opzioni sopra dimostrate senza il whichsarebbe:
new.data <- data[ !is.na(data$V1 | data$V2) & ( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Nota: voglio ringraziare il collaboratore anonimo che ha tentato di correggere l'errore nel codice immediatamente sopra, una correzione che è stata respinta dai moderatori. Si è effettivamente verificato un ulteriore errore che ho notato durante la correzione del primo. La clausola condizionale che controlla i valori di NA deve essere la prima se deve essere gestita come volevo, dal momento che ...
> NA & 1
[1] NA
> 0 & NA
[1] FALSEL'ordine degli argomenti può essere importante quando si utilizza '& ".
[uno deve avvolgere whicho usare !is.navincoli aggiuntivi .
which. Se sia V1 che V2 sono NA, otterresti una fila di NA in quella posizione se avessi lasciato fuori which. Lavoro con set di dati di grandi dimensioni e anche una percentuale relativamente piccola di NA riempie il mio schermo con output spazzatura. Alcune persone pensano che questa sia una caratteristica. Io non.
greplo grepcon questo per fare anche la corrispondenza del modello per le righe desiderate, oltre a questi condizionali?
Stai cercando "|." Vedi http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectors
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) | (data$V2 < 4), ]NAaffidabile per l'esistenza di s in un dataframe: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,]
Solo per completezza, possiamo usare gli operatori [e [[:
set.seed(1)
df <- data.frame(v1 = runif(10), v2 = letters[1:10])Diverse opzioni
df[df[1] < 0.5 | df[2] == "g", ]
df[df[[1]] < 0.5 | df[[2]] == "g", ]
df[df["v1"] < 0.5 | df["v2"] == "g", ]df $ name è equivalente a df [["" name ", esatta = FALSO]]
Utilizzando dplyr:
library(dplyr)
filter(df, v1 < 0.5 | v2 == "g")Utilizzando sqldf:
library(sqldf)
sqldf('SELECT *
FROM df
WHERE v1 < 0.5 OR v2 = "g"')Output per le opzioni sopra:
v1 v2
1 0.26550866 a
2 0.37212390 b
3 0.20168193 e
4 0.94467527 g
5 0.06178627 jsqldfpacchetto è troppo buono. Molto utile soprattutto quando subset()diventa un po 'doloroso :)