如何刪除觀察組，dplyr ::過濾器（）

對於下面的數據如何刪除觀察組，dplyr ::過濾器（）

ds <- read.table(header = TRUE, text =" 
id year attend 
1 2007  1 
1 2008  1 
1 2009  1 
1 2010  1 
1 2011  1 
8 2007  3 
8 2008  NA 
8 2009  3 
8 2010  NA 
8 2011  3 
9 2007  2 
9 2008  3 
9 2009  3 
9 2010  5 
9 2011  5 
10 2007  4 
10 2008  4 
10 2009  2 
10 2010 NA 
10 2011 NA 
") 
ds<- ds %>% dplyr::mutate(time=year-2000) 
print(ds)

我怎麼會寫dplyr ::過濾器（）命令只保留不具有的ID單個NA？所以只有ID1和9的受試者應該留在過濾器之後。

來源

2014-07-05 andrey

你的意思是1和9？ –

使用filter結合base::ave

ds %>% dplyr::filter(ave(!is.na(attend), id, FUN = all))

爲了獲得

id year attend 
1 1 2007  1 
2 1 2008  1 
3 1 2009  1 
4 1 2010  1 
5 1 2011  1 
6 9 2007  2 
7 9 2008  3 
8 9 2009  3 
9 9 2010  5 
10 9 2011  5

來源

2014-07-05 05:09:45

是的，1和9，我已經糾正它。謝謝@Robert Krzyzanowski，這正是我所需要的。我從來沒有見過以前用過的ave（）函數，我很高興我問了一些，學到了一些新的東西。 – andrey

謝謝！不要忘記註冊。 :) –

我正在等待2分鐘通過接受它:)再次感謝！ – andrey

或者你可以使用：

ds %>% 
group_by(id) %>% 
filter(attend=all(!is.na(attend))) 
#Source: local data frame [10 x 3] 
#Groups: id 

# id year attend 
#1 1 2007  1 
#2 1 2008  1 
#3 1 2009  1 
#4 1 2010  1 
#5 1 2011  1 
#6 9 2007  2 
#7 9 2008  3 
#8 9 2009  3 
#9 9 2010  5 
#10 9 2011  5

來源

2014-07-05 06:11:22 akrun

我更喜歡這個，因爲它保持在dplyr中，並且更短。謝謝！ – andrey

'sum（is.na（出席））== 0'也可以工作 – hadley

感謝@hadley的評論。 – akrun

如何刪除觀察組，dplyr ::過濾器（）

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