r-如何提取数据集的特定区间

Question

我有一个大数据集(超过20万行和1000次试验(，有四列，包含以下信息：

• "试验">：序列号(
• "Is.Check">：一列，1表示检查，0表示不检查
• "ID">：带有检查或行名称的列(非检查(
• "反应">：反应变量

我需要知道在每次试验中，哪些行(用"L"+数字"标识(介于检查的最大值和较小值之间。例如，在试验10001中，我有5个检查，最大的是检查3(反应=56(，较小的是检查1(反应=50(。我需要知道哪条线位于这两个值之间，即(大于或等于50，小于或等于56(。附上了一个小数据集作为示例。在这种情况下，在试验10001中，除"L3"外，应选择所有线路。另一方面，在试验10002中，较小的Check是Check-1(50(，最大的是Check-7(60(，因此，应该只选择L3和L9。检查和反应值在每次试验中都会发生变化，因此，我需要提取每次试验中最大和较小检查之间的值。

Trials  Is.Check     ID       Reaction
10001   1            Check-1  50
10001   0            L1       50
10001   0            L2       50
10001   0            L10      50
10001   0            L9       50
10001   0            L6       50
10001   0            L3       48
10001   0            L4       50
10001   0            L8       50
10001   1            Check-5  52
10001   0            L7       50
10001   1            Check-2  52
10001   1            Check-4  54
10001   0            L5       52
10001   1            Check-3  56
10002   1            Check-1  50
10002   0            L1       48
10002   0            L2       48
10002   0            L3       54
10002   0            L4       64
10002   0            L5       64
10002   0            L6       62
10002   0            L7       62
10002   0            L8       70
10002   0            L9       52
10002   1            Check-7  60
10002   1            Check-2  54
10002   1            Check-6  56
10002   1            Check-3  54

Answer 1

作为第一步，您需要根据试用版拆分数据帧：

splitted <- split(dataset, dataset$Trials)

然后，对于这些元素中的每一个，我们选择所有符合2个条件的非检查元素：>=是最小的检查，<=是最大的检查。我们需要对splitted中的每个子数据帧执行此操作，因此我们使用lapply将我们的函数应用于每个子数据。帧：

selection <- lapply(splitted, function(subdf) {
subdf[subdf$Is.Check==0 &
subdf$Reaction >= min(subdf$Reaction[subdf$Is.Check==1]) &
subdf$Reaction <= max(subdf$Reaction[subdf$Is.Check==1])
,]

})

选择现在是一个列表，每个试验都有一个正确的非检查选择。如果你想将这些选择重新组合成一个大的数据帧，你可以使用dplyr包中的bind_rows

install.packages('dplyr') # If you don't have it yet
Fullselection <- dplyr::bind_rows(selection)

如果由于某种原因无法安装dplyr，do.call(rbind, selection)也可以工作(但速度慢一点，而且代码更难看。(