R 数据框列：在这种情况下如何使用循环？

我有一个包含两列的数据框：person和points。在我的实际数据集中，有1000多人

我的目标是：我需要找到得分超过126分的人

library(tidyverse)

person_filtred <- df1 %>%
  group_by(person) %>%
  dplyr::filter(sum(points, na.rm = T)>126) %>%
  distinct(person) %>%
  pull()

df1：

我使用了以下代码：

df1 <- read.csv("df1.csv")
  points_to_numeric <- as.numeric(df1$points)

  person_filtered <- df1 %>%
  group_by(person) %>%
  dplyr::filter(sum(points_to_numeric, na.rm = T)>126)%>%
  distinct(person) %>%
  pull()

df1 126）%
不同（人）%%>%
拉

人名

---

当我输入这个代码时，结果我得到了800个唯一的人。但如果我想知道有多少人的分数低于126分，我也会得到800个独特的人。所以它看起来不起作用。

Tidyverse解决方案。返回包含超过126个点的人员的向量

library(tidyverse)

person_filtred <- df1 %>%
  group_by(person) %>%
  dplyr::filter(sum(points, na.rm = T)>126) %>%
  distinct(person) %>%
  pull()

库（tidyverse）
已筛选的人员%
分组单位（人）%>%
dplyr:：过滤器（和（点，na.rm=T）>126）%>%
不同（人）%%>%
拉

Tidyverse解决方案。返回包含超过126个点的人员的向量

library(tidyverse)

person_filtred <- df1 %>%
  group_by(person) %>%
  dplyr::filter(sum(points, na.rm = T)>126) %>%
  distinct(person) %>%
  pull()

库（tidyverse）
已筛选的人员%
分组单位（人）%>%
dplyr:：过滤器（和（点，na.rm=T）>126）%>%
不同（人）%%>%
拉

使用

摘要

对于本用例更为惯用

library(tidyverse)

person_filtred <- df1 %>%
  group_by(person) %>%
  summarise(totalPoints=sum(points, na.rm=TRUE)) %>%
  filter(totalPoints >= 126)

库（tidyverse）
已筛选的人员%
分组单位（人）%>%
总结（总分=总和（分，na.rm=真））%>%
过滤器（总点数>=126）

使用

摘要

对于本用例更为惯用

library(tidyverse)

person_filtred <- df1 %>%
  group_by(person) %>%
  summarise(totalPoints=sum(points, na.rm=TRUE)) %>%
  filter(totalPoints >= 126)

库（tidyverse）
已筛选的人员%
分组单位（人）%>%
总结（总分=总和（分，na.rm=真））%>%
过滤器（总点数>=126）

也许你可以试试下面的代码

subset(aggregate(.~person,df1,sum), points > 126)

或

---

也许你可以试试下面的代码

subset(aggregate(.~person,df1,sum), points > 126)

或

---

我得到了这个错误：错误：

filter（）

input

.1

有问题。x参数i输入的无效“类型”（字符）

。1

为

sum（points，na.rm=T）>126

。i错误发生在组1:person=“Try dplyr:：filter-有一个stats:：filter屏蔽了dplyr函数。我将更新答案以反映。我得到了以下错误：错误：输入

filter（）

input

.1

.x无效的参数类型（字符）

。1

是

sum（points，na.rm=T）>126

.i错误发生在组1:person=“Try dplyr:：filter-有一个stats:：filter屏蔽了dplyr函数。我将更新答案以反映。不幸的是，我再次出错。错误：

summary（）

input

totalpoints

有问题。x参数i输入的无效“类型”（字符）

totalpoints

为

sum（points，na.rm=T）

。i第1组中出现错误：person=“看起来您需要将

点

强制为带有

as.numeric（points）

的数字。我已经这样做了，当我使用class（df1$points）时，我得到了一个分数是数字的答案。请用一个错误更新您的问题。不幸的是，我再次遇到错误。错误：

summary（）有问题

input

totalpoints

.x参数的无效“类型”（字符）i input

totalpoints

is

sum（points，na.rm=T）

.i组1中出现错误：person=”看起来您需要强制

点

为数值，而

as.numeric（points）

我已经这样做了，当我使用class（df1$points）时，我得到的答案是分数是数字。请用数字更新你的问题。如果没有数据供我们使用，这是不可复制的。使用

dput（head（df1））

生成一个小的测试数据组您的代码不起作用，因为

points\u to\u numeric

没有分组，因为它不在

df1

对象中，它应该是

df1$points如果没有数据供我们使用，这是不可复制的。使用
dput（head（df1））
生成一个小的测试数据集您的代码不工作，因为
points\u to\u numeric
没有分组，因为它不在
df1
对象中，它应该是
df1$points