Как объединить несколько условий для подмножества фрейма данных, используя «ИЛИ»?

У меня есть data.frame в R. Я хочу попробовать два разных условия для двух разных столбцов, но я хочу, чтобы эти условия были инклюзивными. Поэтому я хотел бы использовать «ИЛИ» для объединения условий. Я использовал следующий синтаксис прежде с большим успехом, когда я хотел использовать условие «И».

my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) & (data$V2 < 4), ]

Но я не знаю, как использовать «ИЛИ» в приведенном выше.

my.data.frame <- subset(data , V1 > 2 | V2 < 4)

Альтернативное решение, которое имитирует поведение этой функции и будет более подходящим для включения в тело функции:

new.data <- data[ which( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]

Некоторые люди критикуют использование whichкак ненужное, но оно не дает NAценностям отбрасывать нежелательные результаты. Эквивалент (.ie не возвращающий NA-строки для любых NA в V1 или V2) двум вариантам, показанным выше, без which:

 new.data <- data[ !is.na(data$V1 | data$V2) & ( data$V1 > 2 | data$V2 < 4)  , ]

Примечание: я хочу поблагодарить анонимного участника, который попытался исправить ошибку в приведенном выше коде, исправление, которое было отклонено модераторами. На самом деле была еще одна ошибка, которую я заметил, когда исправлял первую. Условное предложение, которое проверяет значения NA, должно быть первым, если оно должно быть обработано, как я планировал, так как ...

> NA & 1
[1] NA
> 0 & NA
[1] FALSE

Порядок аргументов может иметь значение при использовании '& ".

Вы ищете "|." См. Http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectors

my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) | (data$V2 < 4), ]

Для полноты картины мы можем использовать операторы [и [[:

set.seed(1)
df <- data.frame(v1 = runif(10), v2 = letters[1:10])

Несколько вариантов

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 $ name эквивалентно df [["name", точный = ЛОЖЬ]]

Использование dplyr:

library(dplyr)
filter(df, v1 < 0.5 | v2 == "g")

Использование sqldf:

library(sqldf)
sqldf('SELECT *
      FROM df 
      WHERE v1 < 0.5 OR v2 = "g"')

Выход для вышеуказанных опций:

          v1 v2
1 0.26550866  a
2 0.37212390  b
3 0.20168193  e
4 0.94467527  g
5 0.06178627  j