r - 棘手的多步子集选择

Question

我有一个矩阵：

1 3  NA
1 2  0
1 7  2
1 5  NA
1 9 5
1 6  3
2 5  2
2 6  1
3 NA  4
4 2  9
...

我想为第一列中的每个数字选择那些元素，第二列中的对应值在其自己的第二列中具有 NA。

所以搜索将按照以下方式进行：

1. 在第一列中查找数字：1。
2. 检查第二列中的相应值：3,2,7,5,9,6...
3. 在第一列中查找 3,2,7,5,9,6 并查看它们在第二列中是否有 NA

上述情况的结果将是：

>3 NA  4<

因为这是唯一在其第二行具有 NA 的值。

这就是我想要用文字做的事情：

1. 查看第一列中的数字，我找到“1”。

2. 1 在第二列中有什么数字：3,2,7,5,9,6

3. 这些数字在它们自己的第二列中有 NA 吗？是的，3 有一个 NA

4. 我希望它返回那些数字而不是行号。

5. 结果将是原始矩阵的子集，其中包含满足条件的行。

这将是 matlab 等效项，其中 i 是第 1 列中的数字：

isnan(matrix(matrix(:,1)==i,2))==1) 

Answer 1

使用by, 按列 1 组获取结果，假设dat是您的数据框

by(dat,dat$V1,FUN=function(x){
                  y <- dat[which(dat$V1 %in% x$V2),]
                  y[is.na(y$V2),]
})

dat$V1: 1
  V1 V2 V3
9  3 NA  4
-------------------------------------------------------------------------------- 
dat$V1: 2
[1] V1 V2 V3
<0 rows> (or 0-length row.names)
-------------------------------------------------------------------------------- 
dat$V1: 3
[1] V1 V2 V3
<0 rows> (or 0-length row.names)
-------------------------------------------------------------------------------- 
dat$V1: 4
[1] V1 V2 V3
<0 rows> (or 0-length row.names)

编辑

在这里，我尝试执行与 matlab 命令相同的功能：

这里 R 等价于 matlab

  isnan(matrix(matrix(:,1)==i,2))==1)   ## what is i here 

  is.na(dat[dat[dat[,1]==1,2],])        ## R equivalent , I set i =1

     V1    V2    V3
3 FALSE FALSE FALSE
2 FALSE FALSE FALSE
7 FALSE FALSE FALSE
5 FALSE FALSE FALSE
9 FALSE  TRUE FALSE
6 FALSE FALSE FALSE

Answer 2

希望这很容易阅读，因为它遵循您描述的步骤：

idx1 <- m[, 1L] == 1L
idx2 <- m[, 1L] %in% m[idx1, 2L]
idx3 <- idx2 & is.na(m[, 2L])
m[idx3, ]
# V1 V2 V3 
#  3 NA  4

它都是矢量化的并使用整数比较，所以它不应该非常慢。但是，如果它对您的需要来说太慢，您应该使用 adata.table并使用您的第一列作为键。

请注意，您不需要任何作业，因此如果您正在寻找单线：

m[is.na(m[, 2L]) & m[, 1L] %in% m[m[, 1L] == 1L, 2L], ]
# [1]  3 NA  4

（但肯定更难阅读和维护。）

Answer 3

我仍然不完全清楚你想要什么，但也许这会奏效？

m<-read.table(
textConnection("1 3  NA
1 2  0
1 7  2
1 5  NA
1 9 5
1 6  3
2 5  2
2 6  1
3 NA  4
4 2  9"))

do.call(rbind,lapply(split(m[,2],m[,1]),function(x) m[x[!is.na(x)][is.na(m[x[!is.na(x)],2])],]))

#   V1 V2 V3
# 1  3 NA  4

如果您提供了一个您想要多行的示例，那就更好了。