R'de bir data.frame var. İki farklı sütun üzerinde iki farklı koşul denemek istiyorum, ancak bu koşulların kapsayıcı olmasını istiyorum. Bu nedenle, koşulları bir araya getirmek için "VEYA" kullanmak istiyorum. "VE" koşulunu kullanmak istediğimde aşağıdaki sözdizimini daha önce çok başarılı bir şekilde kullandım.
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) & (data$V2 < 4), ]Ama yukarıda 'OR' nasıl kullanılacağını bilmiyorum.
Yanıtlar:
my.data.frame <- subset(data , V1 > 2 | V2 < 4)Bu işlevin davranışını taklit eden ve bir işlev gövdesine dahil etmek için daha uygun olacak alternatif bir çözüm:
new.data <- data[ which( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Bazı insanlar kullanımını gereksiz whicholarak eleştirir , ancak NAdeğerlerin istenmeyen sonuçları geri vermesini engeller. Yukarıda gösterilen iki seçeneğe eşdeğer (.ie, V1 veya V2'deki herhangi bir NA için NA satırlarını döndürmüyor) which:
new.data <- data[ !is.na(data$V1 | data$V2) & ( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]Not: Yukarıdaki koddaki hatayı düzeltmeye çalışan anonim katılımcıya, moderatörler tarafından reddedilen bir düzeltmeye teşekkür etmek istiyorum. Aslında ilkini düzeltirken fark ettiğim ek bir hata vardı. NA değerlerini kontrol eden koşullu cümlenin, istediğim gibi işlenecek olması durumunda ilk olması gerekir, çünkü ...
> NA & 1
[1] NA
> 0 & NA
[1] FALSE'& "Kullanılırken argümanların sırası önemli olabilir.
[sarmak whichveya ek !is.nakısıtlamalar kullanmak gerekir .
which. V1 ve V2'nin her ikisi de NA ise, dışarıda kalırsanız bu konumda bir dizi NA alırsınız which. Büyük veri kümeleriyle çalışıyorum ve NA'ların nispeten küçük bir yüzdesi bile ekranımı önemsiz çıktılarla dolduracak. Bazı insanlar bunun bir özellik olduğunu düşünüyor. Yapmıyorum.
greplveya buna bir çağrı grepeklersiniz?
"|." Bkz. Http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectors
my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) | (data$V2 < 4), ]NAbir veri çerçevesinde s varlığına sağlam DEĞİL :vc <- data.frame(duzey=factor(c("Y","O","Y","D","Y","Y","O"), levels=c("D","O","Y"), ordered=TRUE), cinsiyet=c("E","E","K",NA,"K","E","K"), yas=c(8,3,9,NA,7,NA,6), Not=c(NA,1,1,NA,NA,2,1)); vc; vc[vc$cinsiyet == "E" | vc$Not < 4,]; vc[vc$cinsiyet == "E" & vc$Not < 2,]
Sadece şeyiyle uğruna, biz kullanabilirsiniz [ve [[:
set.seed(1)
df <- data.frame(v1 = runif(10), v2 = letters[1:10])Birkaç seçenek
df[df[1] < 0.5 | df[2] == "g", ]
df[df[[1]] < 0.5 | df[[2]] == "g", ]
df[df["v1"] < 0.5 | df["v2"] == "g", ]df $ adı, df [["ad", tam = YANLIŞ] ile eşdeğerdir
Kullanma dplyr:
library(dplyr)
filter(df, v1 < 0.5 | v2 == "g")Kullanma sqldf:
library(sqldf)
sqldf('SELECT *
FROM df
WHERE v1 < 0.5 OR v2 = "g"')Yukarıdaki seçenekler için çıktı:
v1 v2
1 0.26550866 a
2 0.37212390 b
3 0.20168193 e
4 0.94467527 g
5 0.06178627 jsqldfPaketi çok iyidir. Özellikle subset()biraz acı alır zaman çok kullanışlı :)