使用dplyr删除数据帧内的组

我需要帮助才能删除COL3中有1个唯一值的组。 这是df

 COL1 COL2           COL3   COL4
    G1   SEQ1_-_eje.2   SEQB87 A
    G1   SEQ.2_+_eje.2  SQB83  B 
    G1   SEQ.2_+_eje.2  SQB800 C
    G1   SEQ1_-_eje.2   SEB900 D
    G2   SEQJ_-_eje.9   SEQOPL E
    G2   SEQJ_-_eje.7   SEQOPL F
    G2   SEQJ_-_eQe.3   SEQOPL G
    G3   SEQQ_+_eje.2   LOP2   H
    G3   SEQQ_-_eje.2   LOPE   I

这里只有

G2

有一个唯一的

COL3

值

SEQOPL

，所以我删除了这个组，并保留分别具有

3

和

2 COL3

不同元素的

G1

和

G3

预期结果：

 COL1 COL2           COL3   COL4
    G1   SEQ1_-_eje.2   SEQB87 A
    G1   SEQ.2_+_eje.2  SQB83  B 
    G1   SEQ.2_+_eje.2  SQB800 C
    G1   SEQ1_-_eje.2   SEB900 D
    G3   SEQQ_+_eje.2   LOP2   H
    G3   SEQQ_-_eje.2   LOPE   I

---

也许可以删除

长度（唯一（df$COL3））=1的所有组
？
使用package
dplyr
或
tidyverse
试试这个：

df%>%
分组依据（COL3）%>%
变异（n=n（））%>%
过滤器（n==1）%>%
选择（-n）

这给你

#一个tible:6 x 4
#组别:COL3[6]
COL1 COL2 COL3 COL4
1 G1序列1-序列2序列B87 A
2 G1序列2+工程2 SQB83 B
3 G1序列2+2 SQB800 C
4 G1序列2 SEB900 D
5 G3序列号2 LOP2 H
6 G3序号2坡度I

资料
df使用package
dplyr
或
tidyverse
试试这个：

df%>%
分组依据（COL3）%>%
变异（n=n（））%>%
过滤器（n==1）%>%
选择（-n）

这给你

#一个tible:6 x 4
#组别:COL3[6]
COL1 COL2 COL3 COL4
1 G1序列1-序列2序列B87 A
2 G1序列2+工程2 SQB83 B
3 G1序列2+2 SQB800 C
4 G1序列2 SEB900 D
5 G3序列号2 LOP2 H
6 G3序号2坡度I

资料
df你的想法是正确的，诀窍是先按
COL1
分组：

df <- data.frame(COL1 = c(rep("G1", 4), rep("G2", 3), rep("G3", 2)),
                 COL3 = c("SEQB87", "SQB83", "SQB800", "SQB900",
                          rep("SEQOPL", 3), "LOP2", "LOPE"),
                 COL4 = LETTERS[1:9])

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(COL1) %>% 
  filter(length(unique(COL3)) > 1)

# A tibble: 6 x 3
# Groups:   COL1 [2]
  COL1  COL3   COL4 
  <fct> <fct>  <fct>
1 G1    SEQB87 A    
2 G1    SQB83  B    
3 G1    SQB800 C    
4 G1    SQB900 D    
5 G3    LOP2   H    
6 G3    LOPE   I  

df%
分组依据（COL1）%>%
过滤器（长度（唯一（COL3））>1）
#一个tibble:6x3
#分组：COL1[2]
COL1 COL3 COL4
1 G1序列B87 A
2 G1 SQB83 B
3 G1 SQB800 C
4 G1 SQB900 D
5 G3 LOP2小时
6 G3洛普I
你的想法是正确的，诀窍是先按
COL1
分组：

df <- data.frame(COL1 = c(rep("G1", 4), rep("G2", 3), rep("G3", 2)),
                 COL3 = c("SEQB87", "SQB83", "SQB800", "SQB900",
                          rep("SEQOPL", 3), "LOP2", "LOPE"),
                 COL4 = LETTERS[1:9])

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(COL1) %>% 
  filter(length(unique(COL3)) > 1)

# A tibble: 6 x 3
# Groups:   COL1 [2]
  COL1  COL3   COL4 
  <fct> <fct>  <fct>
1 G1    SEQB87 A    
2 G1    SQB83  B    
3 G1    SQB800 C    
4 G1    SQB900 D    
5 G3    LOP2   H    
6 G3    LOPE   I  

df%
分组依据（COL1）%>%
过滤器（长度（唯一（COL3））>1）
#一个tibble:6x3
#分组：COL1[2]
COL1 COL3 COL4
1 G1序列B87 A
2 G1 SQB83 B
3 G1 SQB800 C
4 G1 SQB900 D
5 G3 LOP2小时
6 G3洛普I