"OR" işlevini kullanarak veri çerçevesini alt kümeye almak için birden çok koşul nasıl birleştirilir?

Question

R'de bir data.frame var. İki farklı sütunda iki farklı koşul denemek istiyorum, ancak bu koşulların kapsayıcı olmasını istiyorum. Bu nedenle, koşulları birleştirmek için "VEYA" kullanmak istiyorum. "AND" koşulunu kullanmak istediğimde, aşağıdaki sözdizimini çok başarılı bir şekilde kullanmıştım.

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

Ancak, yukarıdaki "OR" kelimesini nasıl kullanacağımı bilmiyorum.

Answer 1

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

bu işlevin davranışı taklit ediyor ve bir işlev gövdesinin içindeki dahil daha uygun olur alternatif bir çözüm bakın gerekli, ancak NA değerlerinin istenmeyen sonuçları geri atmasını engelliyor. eşdeğer olacaktır which olmadan yukarıda gösterildiği iki seçenek için (.ie herhangi NA adlı V1 veya V2 için NA-satırları dönen değil):

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

Not: Ben gidermeye çalıştı anonim katkı yapan teşekkür etmek istiyorum hemen yukarıdaki kodda hata, moderatörler tarafından reddedilen bir düzeltme. İlkini düzelttiğimde fark ettiğim bir hata daha vardı. NA değerleri için denetler şart cümlesi argümanlardan

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

Sipariş "& 'kullanırken önemli olabilir ... ben amaçlandığı gibi, çünkü işlenecek ise ilk olması gerekiyor.

Answer 2

"|."

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

Bazı insanlar which kullanılmasını olarak değil eleştirmek: http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectors

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

Answer 3

Sadece için

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

Çeşitli seçenekler

: tamlığı uğruna, biz operatörleri [ ve [[ kullanabilirsiniz Yukarıdaki seçenekleri için

library(sqldf) 
sqldf('SELECT * 
     FROM df 
     WHERE v1 < 0.5 OR v2 = "g"') 

Çıktı:

library(dplyr) 
filter(df, v1 < 0.5 | v2 == "g") 

sqldf kullanma:

df $ isim [, kesin = YANLIŞ] [ "name"] dplyr Kullanılması

df equivalent to olduğunu :

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