Saya memiliki data.frame di R. Saya ingin mencoba dua kondisi berbeda pada dua kolom berbeda, tapi saya ingin kondisi ini inklusif. Oleh karena itu, saya ingin menggunakan "ATAU" untuk menggabungkan kondisi. Saya telah menggunakan sintaks berikut sebelumnya dengan banyak keberhasilan ketika saya ingin menggunakan kondisi "DAN".
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) & (data$V2 < 4), ]Tapi saya tidak tahu cara menggunakan 'ATAU' di atas.
Jawaban:
my.data.frame <- subset(data , V1 > 2 | V2 < 4)Solusi alternatif yang meniru perilaku fungsi ini dan akan lebih tepat untuk dimasukkan dalam badan fungsi:
new.data <- data[ which( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Beberapa orang mengkritik penggunaan yang whichtidak diperlukan, tetapi hal itu mencegah NAnilai - nilai dari melemparkan kembali hasil yang tidak diinginkan. Persamaan (.yaitu tidak mengembalikan baris-NA untuk NA apa pun di V1 atau V2) ke dua opsi yang ditunjukkan di atas tanpa whichakan:
new.data <- data[ !is.na(data$V1 | data$V2) & ( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Catatan: Saya ingin berterima kasih kepada kontributor anonim yang berusaha memperbaiki kesalahan dalam kode di atas, perbaikan yang ditolak oleh moderator. Sebenarnya ada kesalahan tambahan yang saya perhatikan ketika saya memperbaiki yang pertama. Klausa bersyarat yang memeriksa nilai-nilai NA perlu menjadi yang pertama jika ingin ditangani seperti yang saya maksudkan, karena ...
> NA & 1
[1] NA
> 0 & NA
[1] FALSEUrutan argumen mungkin penting saat menggunakan '& ".
[satu kebutuhan untuk membungkus whichatau menggunakan !is.nakendala tambahan .
which. Jika kedua V1 dan V2 adalah NA Anda akan mendapatkan deretan NA di posisi itu jika Anda meninggalkan which. Saya bekerja dengan dataset besar dan bahkan persentase yang relatif kecil dari NA akan benar-benar mengisi layar saya dengan output sampah. Beberapa orang berpikir ini adalah fitur. Bukan saya.
greplatau grepdengan ini untuk juga melakukan pencocokan pola untuk baris yang diinginkan, selain persyaratan ini?
Anda mencari "|." Lihat http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectors
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) | (data$V2 < 4), ]NAs dalam kerangka data: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,]
Hanya demi kelengkapan, kita dapat menggunakan operator [dan [[:
set.seed(1)
df <- data.frame(v1 = runif(10), v2 = letters[1:10])Beberapa opsi
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 setara dengan df [["name", exact = FALSE]]
Menggunakan dplyr:
library(dplyr)
filter(df, v1 < 0.5 | v2 == "g")Menggunakan sqldf:
library(sqldf)
sqldf('SELECT *
FROM df
WHERE v1 < 0.5 OR v2 = "g"')Output untuk opsi di atas:
v1 v2
1 0.26550866 a
2 0.37212390 b
3 0.20168193 e
4 0.94467527 g
5 0.06178627 jsqldfpaket terlalu baik. Sangat berguna terutama ketika subset()mendapat sedikit menyakitkan :)