R 通过对ID列进行分组，使用阈值对列进行子集划分

我有一个从中获得的df（例如）

对于ID A，30是中位数，30-7.5=22.5，因此A的输出中仅显示10。B也是如此

请指导我如何做这件事

试试看

library(dplyr)
df1 %>% group_by(ID) %>% filter(Point_A < median(Point_A) - 7.5,
                                Point_B < median(Point_B) - 7.5)

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我可能误解了你最初的问题。如果只想筛选

点A

请执行以下操作：

df %>% group_by(ID) %>% filter(Point_A < median(Point_A) - 7.5)

df%>%group\u by（ID）%>%filter（点A

看看

dplyr

这里有一个不错的小插曲。您还可以从base RI中获得use aggregate find

&
，
来分离必须共同满足的条件。要么在过滤器内部工作，对吗？@Frank Yes都在过滤器内部工作。
，
的用法在vignette中有很好的文档记录。是的，我在
？filter
中也看到了关于
…
的用法，但我只是想确定一下，因为这是一个奇怪的语法选择。我也倾向于
mycond%group\u by（ID）%%>%filter（mycond（Point\u A），mycond（Point\u B））
，因为对我来说，重新键入列名很容易出错。史蒂文，我不想为Point\u B设置阈值。我只想为Point\u A设置阈值，并仅基于Point\u A设置子集。当我通过删除Point_B行来使用代码时，它会显示“长度不正确”。如何将其子集？您的意思是当您尝试时：
df%>%group\u by（ID）%>%filter（Point\u A
？
ID  Point_A  Point_B 
A      10      21
B      60      11

library(dplyr)
df1 %>% group_by(ID) %>% filter(Point_A < median(Point_A) - 7.5,
                                Point_B < median(Point_B) - 7.5)

mycond <- function(x) x < median(x) - 7.5 
df1 %>% group_by(ID) %>% filter(mycond(Point_A), mycond(Point_B))

#Source: local data frame [2 x 3]
#Groups: ID
#
#  ID Point_A Point_B
#1  A      10      21
#2  B      60      11

df %>% group_by(ID) %>% filter(Point_A < median(Point_A) - 7.5)