当存在 NA 时，将 dplyr 过滤器转换为基本 R

Question

我在 dplyr 中有一个工作filter语句，我无法转换为基本 R

library(dplyr)
x <- data.frame(
    v1 = c("USA", "Canada", "Mexico"),
    v2 = c(NA, 1:5)
  )
x %>% filter(v1=="Canada",v2 %in% 3:5)
x[x$v1=="Canada" && x$v2 %in% 3:5,]

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

举例说明：

library(dplyr)
x <- data.frame(
   v1 = c("USA", "Canada", "Mexico"),
   v2 = c(NA, 1:5)
)
# filter 
x %>% filter(v1=="Canada",v2 %in% 3:5)
      v1 v2
1 Canada  4
# your approach
x[x$v1=="Canada" && x$v2 %in% 3:5,]
 v1 v2
<0 rows> (or 0-length row.names)
# second & removed
x[x$v1=="Canada" & x$v2 %in% 3:5,]
      v1 v2
5 Canada  4

除了行名之外，它还给出了相同的结果。

查看此示例以了解之前发生的事情（从此处获取）

-2:2 >= 0
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
-2:2 >= 0 & -2:2 <= 0
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
-2:2 >= 0 && -2:2 <= 0
[1] FALSE

在某些情况下，您可能会遇到 NA 的问题。那么建议将逻辑语句包装成which。 默认情况下，filter过滤掉NA。例如

# will include NA:
x[x$v2 > 3,]
       v1 v2
NA   <NA> NA
5  Canada  4
6  Mexico  5
# will exclude NA 
x[which(x$v2 > 3),]
      v1 v2
5 Canada  4
6 Mexico  5

Answer 2

>subset位于基本R中，其功能类似于dplyr中的filter。 子集对您来说是否足够，或者您是否出于某种原因需要括号符号？

> x <- data.frame(
+     v1 = c("USA", "Canada", "Mexico"),
+     v2 = c(NA, 1:5)
+ )

通过dplyr ：

> x %>% filter(v1=="Canada",v2 %in% 3:5)
      v1 v2
1 Canada  4

通过基本 R/subset ：

> subset(x, v1 == 'Canada' & v2 %in% 3:5)
      v1 v2
5 Canada  4