R：根据几列中的值从数据框中删除行

我有以下dataframe（df）-有更多列，但这些是相关列：

ID  Cost 
1    $100
1    $200
2    $50
2    $0
2    $40
3    $10
4    $100
5    $0
5    $50

我想对这个数据帧进行子集划分，这样，如果某个特定ID的任何成本=0美元，那么它应该删除所有这些行（即该特定ID的所有行）

因此，在本例中，ID2和ID5包含$0，因此应该删除ID2和ID5的所有行

以下是我想要的结果df：

    ID  Cost 
    1    $100
    1    $200
    3    $10
    4    $100

有人能帮忙吗？我尝试了一些

子集

函数的组合，但没有成功

**类似的注意事项：我有另一个带有“NA”的数据帧-如果是NAs，而不是0，您能帮我解决同样的问题吗

提前谢谢

试试看

df[!df$ID %in% df$ID[df$Cost=="$0"],]

---

您可以使用类似于

tapply

的方法计算要删除的ID：

(has.zero <- tapply(df$Cost, df$ID, function(x) sum(x == 0) > 0))
#     1     2     3     4     5 
# FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE 

这是非常灵活的，因为它允许您根据更复杂的标准限制ID（例如，“ID的平均成本必须至少为xyz”）。

尝试以下方法：

subset(df,!df$ID %in% df$ID[is.na(df$Cost) | df$Cost == "$0"])

这将为您提供：

  ID Cost
1  1 $100
2  1 $200
6  3  $10
7  4 $100

---

谢谢@josilber！如果我想删除基于NAs的行呢？那么您可以将

sum（x==0）>0

更改为

sum（is.na（x））>0

+1使用

subset

做得很好。您可以使用（df，subset（df，！ID%in%ID[is.na（Cost）| Cost==“$0”]）保存击键

）

数据表选项为<代码>库（data.table）；setDT（df）[，如果（！any（Cost='$0'））.SD，ID]

  ID Cost
1  1 $100
2  1 $200
6  3  $10
7  4 $100