R：提取数据帧中另一列（y）中至少有一个+1的一列（x）的值

我有这个data.frame：

> d
   x  y
1  6  1
2  2 -1
3  3 -1
4  2 -1
5  3  1
6  1 -1
7  4  1
8  7 -1
9  3 -1
10 4 -1
11 8  1
12 4 -1
13 2 -1
14 9 -1
15 5  1
16 7  1
17 6 -1
18 7 -1
19 3 -1
20 2 -1

我想搜索在第1列中具有相同值但在第2列中没有一行具有+1的行。例如，在本例中，值为x=2的行没有y=1，所以我想删除它们。对于x=9和x=1的行也会发生同样的情况

换句话说，如果我们创建数据的子集，在每个子集中，所有的x值都是相同的，那么任何没有y=1的子集都应该被丢弃

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你有什么建议吗？如果不清楚，我会尽量详细说明

我想这就是你想要的：

d[d$x %in% subset(aggregate(y ~ x, d, max), y == 1)$x, ]

对于每个唯一的x，获取最大值：

aggregate(y ~ x, d, max)

只需返回y的最大值为1的x

现在拉出x在这组x值中的行

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以下是一个简单的解决方案：

>df[with(df,x %in% unique(x[y==1])),]
   x  y
1  6  1
3  3 -1
5  3  1
7  4  1
8  7 -1
9  3 -1
10 4 -1
11 8  1
12 4 -1
15 5  1
16 7  1
17 6 -1
18 7 -1
19 3 -1

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或者，等价地：df[df$x%in%uniquedf$x[df$y==1]，]

这将是对d$y在其中d$x==2的任何行中包含值1的可能性的测试：

 any( d[d$x==2, "y"] == 1 )

如果该可能性成立，则返回一个数据帧，该数据帧使用一些布尔代数和逻辑索引删除了所有d$x==2行：

 d[ !as.logical( d$x == 2 * any( d[d$x==2, "y"] == 1 ) ) , ]

注意：值2不符合您设置的狭窄条件

如果要将该规则应用于d$x的所有唯一值，并应用更一般的排除条件no y>0

 lmat <- t( sapply( unique(d$x) , function(val) 
           as.logical( d[["x"]] == val * any( d[d[["x"]]==val, "y"] > 1 ) ) ) )
 # Now use `any` to determine which rows to exclude.
# One does need to transpose that matrix of excluded logicals.
 d[ ! apply( t(lmat) , 1, any), ]
   x  y
2  2 -1
4  2 -1
6  1 -1
13 2 -1
14 9 -1
20 2 -1

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首先找到y==1，然后检查重复的x不是更简单吗

as.data.table(d)[y==1][x %in% x[duplicated(x)]]

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你能告诉我们你试过什么吗。给我们我们可以使用的数据，我们可以向您展示，您只需按x值分组，这是data.table或plyr的工作

 lmat <- t( sapply( unique(d$x) , function(val) 
           as.logical( d[["x"]] == val * any( d[d[["x"]]==val, "y"] > 1 ) ) ) )
 # Now use `any` to determine which rows to exclude.
# One does need to transpose that matrix of excluded logicals.
 d[ ! apply( t(lmat) , 1, any), ]
   x  y
2  2 -1
4  2 -1
6  1 -1
13 2 -1
14 9 -1
20 2 -1

as.data.table(d)[y==1][x %in% x[duplicated(x)]]