Làm thế nào để kết hợp nhiều điều kiện để đặt một khung dữ liệu bằng cách sử dụng "OR"?

Question

Tôi có một 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 "OR" để kết hợp các điều kiện. Tôi đã sử dụng cú pháp sau đây trước đây với rất nhiều thành công khi tôi muốn sử dụng điều kiện "AND".

my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) & (data$V2 < 4), ] 

Nhưng tôi không biết cách sử dụng 'OR' ở trên.

Answer 1

my.data.frame <- subset(data , V1 > 2 | V2 < 4) 

Một giải pháp thay thế mà bắt chước hành vi của chức năng này và sẽ thích hợp hơn để đưa vào trong một cơ quan chức năng:

new.data <- data[ which(data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ] 

Một số người chỉ trích việc sử dụng which như không cần thiết, nhưng nó ngăn chặn các giá trị NA từ việc ném lại các kết quả không mong muốn. Tương đương (.ie không trở về NA-hàng cho bất kỳ NA trong V1 hay V2) với hai tùy chọn trình bày ở trên mà không có sự which sẽ là:

new.data <- data[ !is.na(data$V1 | data$V2) & (data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ] 

Lưu ý: Tôi muốn cảm ơn những đóng góp vô danh mà cố gắng để sửa chữa lỗi trong mã ngay phía trên, một bản sửa lỗi đã bị người kiểm duyệt từ chối. Có một lỗi bổ sung mà tôi nhận thấy khi tôi sửa lỗi đầu tiên. Mệnh đề có điều kiện để kiểm tra cho các giá trị NA cần phải được đầu tiên nếu nó được xử lý như tôi dự định, kể từ khi ...

> NA & 1 
[1] NA 
> 0 & NA 
[1] FALSE 

Trình tự lập luận có thể có vấn đề khi sử dụng '&".

Answer 2

Bạn đang tìm kiếm "|". Xem http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectors

my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) | (data$V2 < 4), ] 

Answer 3

Just for vì lợi ích của sự hoàn chỉnh, chúng tôi có thể sử dụng các toán tử [ và [[:

set.seed(1) 
df <- data.frame(v1 = runif(10), v2 = letters[1:10]) 

Một số tùy 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", ] 

df $ name là equivalent to 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"') 

Output cho các tùy chọn ở trên :

  v1 v2 
1 0.26550866 a 
2 0.37212390 b 
3 0.20168193 e 
4 0.94467527 g 
5 0.06178627 j