R 如何根据范围内的条件进行过滤？

我有一个数据集，看起来像：

Group   Gene    Score   direct_count    secondary_count   Avg_Score    Upper_SD_Threshold
  1    AQP11    0.31          4                5             0.3            0.48
  1    CLNS1A   0.27          0                2             0.3            0.48
  1    RSF1     0.49          3                6             0.3            0.48
  2    CFDP1    0.58          1                2             0.57           0.60
  2    CHST6    0.59          1                3             0.57           0.60
  2    UBL      0.56          1                3             0.57           0.60
  2    TMEM     0.61          0                0             0.57           0.60
  3    ACE      0.634         1                1             0.63           0.63
  3    NOS2     0.6345        1                1             0.63           0.63
  4    Gene1    0.1           10              20             0.5            0.55
  4    Gene2    0.68          3                1             0.5            0.7
  4    Gene3    0.7           0                1             0.5            0.7
  5    AGT      0.75          0                0             0.00           0.00

我正试图根据一些过滤器选择每个组的基因：

如果该基因是其

组中唯一的基因，则保留/选择该基因（在我的示例中为第5组）

如果

组的
得分高于
上限阈值，则保留得分最高的基因。如果超过1个基因较高，则在步骤4和5中进行筛选

如果所有基因都小于

上限SD\U阈值

，但也在

平均评分

和

上限SD\U阈值

的范围内，则选择它们进入过滤步骤4

选择具有最大直接计数的基因，如果两个基因具有相同的直接计数，则转到步骤5

选择具有最大次级计数的基因，如果两个基因也具有相同的次级计数，则保留这两个基因

最终，所有组都应该至少选择1个基因，我一直在编码第2步并设置范围

目前我正在尝试：

new_df <- df %>% 
  group_by(Group) %>% 
  filter(if(n() > 1) {(Score < Upper_SD_Threshold) } else TRUE) %>%
  filter(between(Score, Avg_Score, Upper_SD_Threshold)) %>%
  slice_max(direct_count, n = 1) %>% 
  slice_max(secondary_count, n = 1) %>% 
  ungroup()

预期产出：

Group   Gene    Score   direct_count    secondary_count   Avg_Score    Upper_SD_Threshold
  1    RSF1     0.49          3                6             0.3            0.48 #Only gene > upper
  2    TMEM     0.61          0                0             0.57           0.60 #Only gene > upper
  3    ACE      0.634         1                1             0.63           0.63 #ACE and NOS2 match both counts
  3    NOS2     0.6345        1                1             0.63           0.63
  4    Gene2    0.68          3                1             0.5            0.7  #highest direct_count
  5    AGT      0.75          0                0             0.00           0.00 #only gene in group

---

这是什么

xGB3标签

？另外，如果每个分数低于

Avg_分数

，并且组数大于1，会发生什么情况？问起来有点奇怪，因为不可能所有的数字都低于平均值。但很明显，这不是群中的平均值。谢谢你发现了这一点，XGB3label只是

分数，我已经重命名了这些列，这样更清晰了。如果所有内容都在
Avg_score
下，那么我也会在
count
列下过滤它们，并保留计数最高的内容。我在没有实际计算的情况下算出了平均值，因为这个例子正好是这个数字和
上限\u SD\u阈值之间的范围，你是对的，没有一个应该低于平均值，所以希望我也可以忽略这个规则
Group   Gene    Score   direct_count    secondary_count   Avg_Score    Upper_SD_Threshold
  1    RSF1     0.49          3                6             0.3            0.48 #Only gene > upper
  2    TMEM     0.61          0                0             0.57           0.60 #Only gene > upper
  3    ACE      0.634         1                1             0.63           0.63 #ACE and NOS2 match both counts
  3    NOS2     0.6345        1                1             0.63           0.63
  4    Gene2    0.68          3                1             0.5            0.7  #highest direct_count
  5    AGT      0.75          0                0             0.00           0.00 #only gene in group