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我创建了一个简单的data.frame：

data.frame(a = rep(LETTERS[1:4], each=4),
           b = c(sample(6,4),sample(6,4),sample(6,4),sample(6,4)))

   a b
1  A 6
2  A 4
3  A 2
4  A 3
5  B 5
6  B 1
7  B 3
8  B 6
9  C 2
10 C 3
11 C 5
12 C 1
13 D 4
14 D 5
15 D 1
16 D 3

如何仅保留 data.frame 中 b 列中的数字出现在 a 列的所有 4 个字母中的那些行？因此，例如，b 列中的数字 3 出现在 a 列中的 A、B、C 和 D 中，因此应该保留。

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3 回答 3

3

这是使用递归交集的一种稍微不同的方法。

set.seed(123)

df <- data.frame(a = rep(LETTERS[1:4], each=4),
                 b = c(sample(6,4),sample(6,4),sample(6,4),sample(6,4)))
with(df, df[b %in% Reduce(intersect, split(b, a)),])
   a b
3  A 6
4  A 3
5  B 6
7  B 3
10 C 3
11 C 6
14 D 3
16 D 6
于 2012-10-12T15:12:49.000 回答
1

鉴于这x是您的数据框，

keep <- apply( x, 1,
              function( y ) all( LETTERS[1:4] %in% x[ x[,2] == y[2], 1 ] ) )

会给你一个长度的布尔向量nrow( x )，你可以用它来选择所需的行：

x[ keep, ]
于 2012-10-12T14:53:15.763 回答
0

您还可以尝试使用table()来帮助您进行子集化：

set.seed(123)
df <- data.frame(a = rep(LETTERS[1:4], each=4), 
                 b = c(sample(6,4), sample(6,4), sample(6,4), sample(6,4)))
df[df$b %in% which(colSums(table(df)) == length(unique(df$a))), ]
#    a b
# 3  A 6
# 4  A 3
# 5  B 6
# 7  B 3
# 10 C 3
# 11 C 6
# 14 D 3
# 16 D 6

更新

回想起来，ave()这里可以很得心应手。首先创建一个向量以匹配您的条件：

(counts <- ave(df$b, df$b, FUN = length))
# [1] 2 3 4 4 4 2 4 3 3 4 4 2 1 4 2 4

然后，匹配您想要的条件：

df[counts == 4, ]
#    a b
# 3  A 6
# 4  A 3
# 5  B 6
# 7  B 3
# 10 C 3
# 11 C 6
# 14 D 3
# 16 D 6
于 2012-10-12T15:53:28.003 回答