使用ifelse从R中的数据集中移除不需要的行(Using ifelse to remove unw

我有一个数据集，我想删除第11个月的出现次数在第一年观察了几个我个人的。是否有可能与ifelse做到这一点？就像是：

ifelse(ID=="1" & Month=="11" and Year=="2006", "remove these rows",  
  ifelse(ID=="2" & Month=="11" & Year=="2007", "remove these rows",   
         "nothing"))

与往常一样，所有的帮助感激！ :)

Answer 1:

你甚至都不需要ifelse()如果你想要的是删除与否的指标。

ind <- (Month == "11") &
           ((ID == "1" & Year == "2006") | (ID == "2" & Year == "2007"))

ind将包含TRUE，如果Month是"11" ，如果其他两个小节的是TRUE 。

然后，你可以使用丢弃这些样品!ind通过在子集中操作[或subset()

dat <- data.frame(ID = rep(c("1","2"), each = 72),
                  Year = rep(c("2006","2007","2008"), each = 24),
                  Month = rep(as.character(1:12), times = 3))
ind <- with(dat, (Month == "11") & ((ID == "1" & Year == "2006") |
                                    (ID == "2" & Year == "2007")))
ind
dat2 <- dat[!ind, ]

这使

R> ind
  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
 [13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
 [25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [37] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [49] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [61] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [73] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [85] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [97] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
[109] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
[121] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[133] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
R>     dat2 <- dat[!ind, ]
R> nrow(dat)
[1] 144
R> nrow(dat2)
[1] 140

这是正确的示例性数据的术语和/

Answer 2:

甲data.table溶液，这将是时间和存储器高效（和稍少的编码）。这将很好地扩展为大数据集。

如果列是整数，而不是因素

library(data.table)
DT <- data.table(ID = rep(1:2, each = 72),
          Year = rep(2006:2008, each = 24),
          Month = rep(1:12, times = 3))
# or you could use:   DT <- as.data.table(dat)
setkey(DT,ID,Year,Month)
DT[-DT[J(1:2,2006:2007,11),which=TRUE]]