選擇元素僅滿足規定條件，但沒有中的R

Question

別的我有以下形式的兩行的矩陣「墊子」：

mat: 

1 0 
1 2 
1 3 
1 5 
1 9 
1 4 
1 7 
1 11 
1 8 
2 3 
2 4 
2 2 
3 9 
3 0 
4 0 
5 0 
5 13 
6 22 
6 0 

我定義了一個名爲「NEG」 variale其只包括數字0.

neg <- 0 

我想選擇矩陣的第一列中第二列中只有'neg'的那些元素。的

所以與其說墊[在％墊[1]％0,1]這將選擇具有第二至少一個0在第一行中的每個數字，我想只得到那些有隻有0，在這個例子中只有4個會被選中。

Answer 1

我會用plyr這一點。但是，第一次讀到您的數據：

dat = read.csv(textConnection("1 0 
1 2 
1 3 
1 5 
1 9 
1 4 
1 7 
1 11 
1 8 
2 3 
2 4 
2 2 
3 9 
3 0 
4 0 
5 0 
5 13 
6 22 
6 0"), header = FALSE, sep = "") 

和裝載plyr後，我想找到V1獨特的類別，其只有在V2列的值等於neg，導致列表：true_values。

require(plyr) 
neg = 0 
test = ddply(dat, .(V1), summarise, bool = all(V2 == neg)) 
>  test 
    V1 bool 
1 1 FALSE                 
2 2 FALSE                 
3 3 FALSE                 
4 4 TRUE                 
5 5 FALSE                 
6 6 FALSE 
true_values = test[["V1"]][test[["bool"]]] 
> true_values 
[1] 4 

一旦我們有了這個列表中，我們可以子集原始數據集：

> dat[dat[["V1"]] %in% true_values,] 
    V1 V2 
15 4 0 

---

或者，我們可以生成一個布爾值向量直接指定從dat選擇哪些元素：

test = ddply(dat, .(V1), mutate, bool = all(V2 == neg)) 

...並執行子集：

> dat[test[["bool"]],] 
    V1 V2 
15 4 0 

Answer 2

這僅適用於您的具體情況，但你可以tapply使用：

as.numeric(names(which(tapply(a[,2],a[,1],sum)==0))) 

如果你想到的第一列的因素，然後tapply計算在第二列的總和的每個級別第一個因素。

和多值的情況下，這樣的事情 - 不可否認的難看的 - 應該工作：

as.numeric(names(which(tapply(dat[,2],dat[,1],FUN=function(x){all(unique(x)%in%neg & length(x)==length(neg))}))))