如何有条件地选择data.frame中与多个因素匹配的所有元素

我必须根据特定条件从数据帧中选择一组数据。数据框大致如下所示：

  F1 F2 D1 D2
1 A1 B1  1  0
2 A1 B1  1  1
3 A1 B1  0  0
4 A1 B2  1  0
5 A1 B2  0  0
6 A2 B2  1  0
7 A2 B2  1  1

Fx

是因子，

Dx

是数据值。我要做的是：

查找数据值与特定模式匹配的行

对于与该模式匹配的每一行，查找具有相同因子的所有行

对于每个唯一的因子组合，对具有该组合的所有行应用一些操作

比如说,

factors <- unique(data[D1==1 & D2 == 1, c("F1","F2")])

我越来越接近这个解决方案，但是使用上面的示例数据，这将选择所有行。但不应选择第4行和第5行，因为它们不完全匹配。如何添加某种条件，要求%in%匹配发生在同一行上

我觉得这应该是一个普通的操作，因此R可能有一个聪明的方法来做这件事

---

有什么想法吗？？？？谢谢。

感觉像是

tapply

和

paste

的工作。。。例如，让我们将data2定义为与您的数据对象相同，但有一个“Val”列（您没有说您可能希望执行哪种行操作，所以这只是为了帮助说明）

现在检查以下命令：

tapply(data2$Val,paste(data2$F1,data2$F2,sep="~"),sum)

您应该获得以下输出：

A1~B1 A2~B1 
   26    43 

应该清楚的是，R正在计算F1和F2的每个可能组合的Val之和（实际上，正如命令所示，它查看F1和F2的粘贴，这相当于相同的东西）。。。A1~B1的总和为26（7+19），A2~B1的总和为43（只有一行）。在tapply中将

sum

更改为

length

，您将得到这样的行数，依此类推

希望这有帮助……：）

编辑：刚刚看到您的修改。如果只是在数据中的所有行之后，其中F1和F2的组合是因子对象中列出的F1和F2组合之一。。。您可以使用

粘贴
：

data[paste(data$F1,data$F2,sep="~") %in% paste(factors$F1,factors$F2,sep="~"),]

sep=“~”
不是严格需要的，只是习惯的力量。我想上面这行应该会给你你想要的行。如果要对具有特定F1/F2组合的行的每个子集执行函数，请使用tapply，如上所述：）


为方便起见，data2的dput如下所示：

structure(list(
F1 = structure(c(1L, 1L, 2L), .Label = c("A1", "A2"), class = "factor"), 
F2 = structure(c(1L, 1L, 1L), .Label = "B1", class = "factor"), 
D1 = c(1L, 1L, 1L), D2 = c(1L, 0L, 1L), D3 = c(0L, 1L, 1L), 
D4 = c(1L, 1L, 1L), Val = c(7, 19, 43)), 
.Names = c("F1", "F2", "D1", "D2", "D3", "D4", "Val"), 
row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")

您可以使用
data.table
包的索引来选择所有需要操作的行

data <- data.table(data,key="F1,F2")
data[unique(data[D1 == 1 & D2 == 1,list(F1,F2)])]

数据了解
plyr
软件包-这将使您的大部分分析变得非常简单。请首先查看我建议的解决方案的“编辑”部分。。。希望它能解决你的问题：）谢谢。这似乎是在复制我已经拥有的东西。但我还不知道如何从那里开始。我想data.table文档会对我有所帮助。谢谢，我想出来了。这似乎是最简单的解决办法。
structure(list(
F1 = structure(c(1L, 1L, 2L), .Label = c("A1", "A2"), class = "factor"), 
F2 = structure(c(1L, 1L, 1L), .Label = "B1", class = "factor"), 
D1 = c(1L, 1L, 1L), D2 = c(1L, 0L, 1L), D3 = c(0L, 1L, 1L), 
D4 = c(1L, 1L, 1L), Val = c(7, 19, 43)), 
.Names = c("F1", "F2", "D1", "D2", "D3", "D4", "Val"), 
row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")

data <- data.table(data,key="F1,F2")
data[unique(data[D1 == 1 & D2 == 1,list(F1,F2)])]