Подмножество данных по нескольким логическим условиям строк для удаления

Question

Я хотел бы подмножить (фильтровать) фрейм данных, указав, какие строки не (!), чтобы сохранить в новой информационной кадре. Вот упрощенный пример dataframe:

data 
v1 v2 v3 v4 
a v d c 
a v d d 
b n p g 
b d d h  
c k d c  
c r p g 
d v d x 
d v d c 
e v d b 
e v d c 

Например, если строка столбца v1 имеет «B», «D», или «е», я хочу, чтобы избавиться от этой строки наблюдений, производя следующий информационный кадр:

v1 v2 v3 v4 
a v d c 
a v d d 
c k d c  
c r p g 

У меня была успешная подмножество, основанное на одном условии за раз. Например, здесь я удалить строки, где v1 содержит «Ъ»:

sub.data <- data[data[ , 1] != "b", ] 

Однако, у меня есть много, много таких условий, поэтому делать это по одному не желательно. Я не был успешным с нижеследующим:

sub.data <- data[data[ , 1] != c("b", "d", "e") 

или

sub.data <- subset(data, data[ , 1] != c("b", "d", "e")) 

Я пробовал некоторые другие вещи, как !%in%, но это, кажется, не существует. Любые идеи?

Answer 1

! должен быть вокруг внешней высказыванием:

data[!(data$v1 %in% c("b", "d", "e")), ] 

    v1 v2 v3 v4 
1 a v d c 
2 a v d d 
5 c k d c 
6 c r p g 

Answer 2

Попробуйте

subset(data, !(v1 %in% c("b","d","e"))) 

Answer 3

my.df <- read.table(textConnection(" 
v1 v2 v3 v4 
a v d c 
a v d d 
b n p g 
b d d h  
c k d c  
c r p g 
d v d x 
d v d c 
e v d b 
e v d c"), header = TRUE) 

my.df[which(my.df$v1 != "b" & my.df$v1 != "d" & my.df$v1 != "e"), ] 

    v1 v2 v3 v4 
1 a v d c 
2 a v d d 
5 c k d c 
6 c r p g 

Answer 4

Этот ответ еще хотел объяснить, почему, а не как. Оператор '==' в R векторизован так же, как оператор '+'. Он соответствует элементам того, что находится на левой стороне, к элементам того, что находится справа, для каждого элемента. Например:

> 1:3 == 1:3 
[1] TRUE TRUE TRUE 

Здесь первый тест 1==1 который является значение TRUE, второй 2==2 и третий 3==3. Обратите внимание на то, что это возвращает FALSE в первом и втором элементе, поскольку порядок является неправильным:

> 3:1 == 1:3 
[1] FALSE TRUE FALSE 

Теперь, если один объект меньше, то другой объект, то меньший объект повторяется столько, сколько требуется, чтобы соответствовать тем больше объект. Если размер более крупного объекта не является умножением размера меньшего объекта, вы получаете предупреждение о том, что не все элементы повторяются. Например:

> 1:2 == 1:3 
[1] TRUE TRUE FALSE 
Warning message: 
In 1:2 == 1:3 : 
    longer object length is not a multiple of shorter object length 

Здесь первый матч 1==1, то 2==2, и, наконец, 1==3 (FALSE), потому что левая сторона меньше. Если одна из сторон является только один элемент, то, что повторяется:

> 1:3 == 1 
[1] TRUE FALSE FALSE 

Правильный оператор, чтобы проверить, если элемент находится в векторе действительно '%in%' который векторизации только на левый элемент (для каждого элемента в левый вектор проверяется, если он является частью любого объекта в правом элементе).

В качестве альтернативы вы можете использовать '&' для объединения двух логических операторов. '&' принимает два элемента и проверки поэлементно, если оба истинны:

> 1:3 == 1 & 1:3 != 2 
[1] TRUE FALSE FALSE 

Answer 5

Вы также можете сделать это, разбив вещи в отдельные логические выражения, включив & отделить заявления.

subset(my.df, my.df$v1 != "b" & my.df$v1 != "d" & my.df$v1 != "e") 

Это не изящно и требует больше кода, но может быть более читаемым для новых пользователей R. Как указано в комментарии выше, subset - это «удобная» функция, которая лучше всего используется при работе в интерактивном режиме.

Answer 6

data <- data[-which(data[,1] %in% c("b","d","e")),] 

Answer 7

sub.data<-data[ data[,1] != "b" & data[,1] != "d" & data[,1] != "e" , ] 

большего, но просто понять (я предполагаю), и может быть использован с несколькими колонками, даже с !is.na(data[,1]).

Answer 8

А также

library(dplyr) 
data %>% filter(!v1 %in% c("b", "d", "e")) 

или

data %>% filter(v1 != "b" & v1 != "d" & v1 != "e") 

или

data %>% filter(v1 != "b", v1 != "d", v1 != "e") 

Так как оператор & подразумевается запятой.