R 按不同的因子水平筛选不同的组

我有一个数据框，如下所示

set.seed(5)
df <- tibble(x=factor(rep(c(LETTERS,letters[1:12]),10)), y=sample(seq(1993,2000), 380, replace = T),z = sample(1:12, 380, replace = T))

set.seed（5）
df=1993

对于A级，

y>=1994

对于B级，

y>=1995

对于C级，

y>=1996

对于D级，

y>=1997

对于E级，

y>=1993

对于F级，

y>=1994

对于G级，

y>=1995

对于级别a和剩余级别

y>=2000

在第x列中使用

dplyr

动词？

您可以使用带括号的布尔值来完成此操作：

library(dplyr)

df %>%
  filter((x == "A" & y >= 1993) | (x == "B" & y >= 1994) | (x == "C" & y >= 1995))

  x         y     z
  <fct> <dbl> <int>
1 A      1993     2
2 A      1994     3
3 A      1995     4
4 B      1994     7
5 B      1995     8
6 C      1995    12

库（dplyr）
df%>%
过滤器（x==“A”&y>=1993）|（x==“B”&y>=1994）|（x==“C”&y>=1995））
x y z
1 A 1993 2
2 A 1994 3
3 A 1995 4
4 B 1994 7
5 B 1995 8
6 C 1995 12
带有
dplyr
：

df %>% 
 filter(ifelse(x=="A",y>=1993,ifelse(x=="B",
                                      y>=1994,y>=1995)))
# A tibble: 6 x 3
  x         y     z
  <fct> <dbl> <int>
1 A      1993     2
2 A      1994     3
3 A      1995     4
4 B      1994     7
5 B      1995     8
6 C      1995    12

编辑：使用更新的数据和条件：

    set.seed(520)

   df %>% 
     filter(case_when(x %in% c("A","F") ~ y>=1993,
                     x %in% c("C","a") ~ y>=1995,
                      x=="D" ~ y>=1996,
                      x=="G"~ y>=1994,
                      x=="E" ~ y>= 1997,
                      TRUE ~ y>=2000))
    # A tibble: 90 x 3
       x         y     z
       <fct> <int> <int>
     1 A      1999     3
     2 C      1998     5
     3 F      1993     8
     4 G      1997     7
     5 H      2000     5
     6 K      2000     2
     7 P      2000     2
     8 V      2000     9
     9 W      2000     1
    10 g      2000     7
    # … with 80 more rows

set.seed（520）
df%>%
过滤器（当（x%在%c（“A”、“F”）~y>=1993时，
x%以%c（“c”，“a”）表示，y>=1995年，
x==“D”~y>=1996，
x==“G”~y>=1994年，
x==“E”~y>=1997，
真~y>=2000）
#一个tibble:90x3
x y z
1 A 1999 3
2 C 1998 5
3 F 1993 8
4 G 1997 7
5小时2000 5
6K 20002
7 P 2000 2
8 V 2000 9
9 W 2000 1
10 g 2000 7
#…还有80行

备注：：

数据：种子设定为520时的状态

我觉得这种方法有点过于手工。也许有更好的办法

他们总是只有三个级别吗？不，我有更多级别。实际上，我有38个级别的x，我想根据yth的不同值进行过滤，从而使解决方案有所不同。你不能只过滤38层。您可以添加带有
dput（head（df，n））
和更多条件的样本数据吗？我现在编辑了38个级别，包含更多条件。请看一下，我有A和A，我认为是不同的级别。
    set.seed(520)

   df %>% 
     filter(case_when(x %in% c("A","F") ~ y>=1993,
                     x %in% c("C","a") ~ y>=1995,
                      x=="D" ~ y>=1996,
                      x=="G"~ y>=1994,
                      x=="E" ~ y>= 1997,
                      TRUE ~ y>=2000))
    # A tibble: 90 x 3
       x         y     z
       <fct> <int> <int>
     1 A      1999     3
     2 C      1998     5
     3 F      1993     8
     4 G      1997     7
     5 H      2000     5
     6 K      2000     2
     7 P      2000     2
     8 V      2000     9
     9 W      2000     1
    10 g      2000     7
    # … with 80 more rows