> set.seed(43)
> df <- data.frame(name = sample(letters, 100, TRUE), date = sample(1:500, 100, TRUE))
>
> subset(df, date > 5 & date < 15)
name date
11 k 10
67 y 12
86 e 8
set.seed(123)
df <- data.frame(name = sample(letters, 100, TRUE),
date = sample(1:500, 100, TRUE))
library(dplyr)
filter(df, date < 50) # date less than 50
filter(df, date %in% 50:100) # date between 50 and 100
filter(df, date %in% 1:50 & name == "r") # date between 1 and 50 AND name is "r"
filter(df, date %in% 1:50 | name == "r") # date between 1 and 50 OR name is "r"
# You can also use the pipe (%>%) operator
df %>% filter(date %in% 1:50 | name == "r")
df <- data.frame(name=c("John", "Adam"), date=c(3, 5))
library(dplyr)
df %>%
filter(between(date, 4, 6))
#> name date
#> 1 Adam 5
df[between(df$date, 4, 6), ]
#> name date
#> 2 Adam 5
4条答案
按热度按时间pw9qyyiw1#
构造一些数据
df〈-数据.帧(名称=c(“约翰”,“亚当”),日期=c(3,5))
提取完全匹配项:
提取匹配范围:
以下语法产生相同的结果:
fruv7luv2#
这里有很多选项,但最容易遵循的选项之一是
subset
。你也可以直接在data.frame的索引中插入逻辑,逗号分隔行和列,我们只需要记住R首先索引行,然后索引列,所以这里我们说的是日期〉5 &〈15的行,然后索引所有列:
我还建议查看有关子集
?subset
和逻辑运算符?"&"
的帮助页面k0pti3hp3#
您还应该考虑使用
dplyr
中的filter()
的另一种直观方法。ua4mk5z44#
使用dplyr的
between
的另一个选项如下(数据来自@andrie):创建于2023年3月11日,使用reprex v2.0.2