R 筛选组中给定行元素下方的行

我有一个数据框架，每一行都有一组日期事件链接到一个位置。在每个位置中，我都有一个索引事件和一系列可能在索引事件之前和/或之后发生的各种匹配事件。我需要为每个位置的索引事件之前发生的所有匹配事件子集。数据结构如下所示

locid    match      date          score      iid
1        index      4/11/2013      15        1
1        matched    1/09/2013      23        2
1        matched    14/04/2013      1        3
1        matched    7/1/2014       21        4
2        index      2/4/2013       12        1
2        matched    1/2/2013       10        2
3        index      1/5/2013       23        1
3        matched    2/5/2013       10        2
4        index      3/3/2013        9        1
4        matched    10/2/2013      32        2
4        matched    1/10/2012      15        3
4        matched    4/3/2013       12        4
4        matched    10/3/2013      10        5

我需要对数据帧进行子集划分，这样我只会得到日期低于每个位置的索引事件日期的行：

locid    match      date          score      iid
1        matched    1/09/2013      23        2
1        matched    14/04/2013      1        3
2        matched    1/2/2013       10        2
4        matched    10/2/2013      32        2
4        matched    1/10/2012      15        3

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我第一次问这个问题，所以我希望我没有做错。我尝试了R中的各种解决方案排列，但我正在努力找到正确的解决方案。

以下是使用dplyr的方法：

require(dplyr)
df %>%
  mutate(date = as.Date(date, format = "%d/%m/%Y")) %>%
  group_by(locid) %>%
  filter(match == "matched" & date < date[match == "index"])

#Source: local data frame [5 x 5]
#Groups: locid
#
#  locid   match       date score iid
#1     1 matched 2013-09-01    23   2
#2     1 matched 2013-04-14     1   3
#3     2 matched 2013-02-01    10   2
#4     4 matched 2013-02-10    32   2
#5     4 matched 2012-10-01    15   3

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这是一个

数据表

可能性（假设您的数据名为

df

）

库（data.table）
setDT（df）[，date:=as.date（date，format=“%d/%m/%Y”）]，
.SD[date

---

可能的基R解

df <- transform(df, date = as.Date(date, format = "%d/%m/%Y"))
do.call(rbind, by(df, df$locid, FUN = function(x) x[with(x, date < date[match == "index"]), ]))
#      locid   match       date score iid
# 1.2      1 matched 2013-09-01    23   2
# 1.3      1 matched 2013-04-14     1   3
# 2        2 matched 2013-02-01    10   2
# 4.10     4 matched 2013-02-10    32   2
# 4.11     4 matched 2012-10-01    15   3

df <- transform(df, date = as.Date(date, format = "%d/%m/%Y"))
do.call(rbind, lapply(split(df, df$locid), function(x) x[with(x, date < date[match == "index"]), ]))
#      locid   match       date score iid
# 1.2      1 matched 2013-09-01    23   2
# 1.3      1 matched 2013-04-14     1   3
# 2        2 matched 2013-02-01    10   2
# 4.10     4 matched 2013-02-10    32   2
# 4.11     4 matched 2012-10-01    15   3

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df谢谢！这是一种享受。我试图做一些类似的事情，但是在过滤函数中做了一个令人尴尬的愚蠢评论。非常感谢。看到不同的选项非常有帮助。这提醒了我，我真的需要掌握data.table包。正如我在上两个选项中所说明的，您可以不使用任何包来完成它
df <- transform(df, date = as.Date(date, format = "%d/%m/%Y"))
do.call(rbind, by(df, df$locid, FUN = function(x) x[with(x, date < date[match == "index"]), ]))
#      locid   match       date score iid
# 1.2      1 matched 2013-09-01    23   2
# 1.3      1 matched 2013-04-14     1   3
# 2        2 matched 2013-02-01    10   2
# 4.10     4 matched 2013-02-10    32   2
# 4.11     4 matched 2012-10-01    15   3

df <- transform(df, date = as.Date(date, format = "%d/%m/%Y"))
do.call(rbind, lapply(split(df, df$locid), function(x) x[with(x, date < date[match == "index"]), ]))
#      locid   match       date score iid
# 1.2      1 matched 2013-09-01    23   2
# 1.3      1 matched 2013-04-14     1   3
# 2        2 matched 2013-02-01    10   2
# 4.10     4 matched 2013-02-10    32   2
# 4.11     4 matched 2012-10-01    15   3