Wie kombiniere ich mehrere Bedingungen, um einen Datenrahmen mit "ODER" zu unterteilen?

Ich habe einen data.frame in R. Ich möchte zwei verschiedene Bedingungen in zwei verschiedenen Spalten ausprobieren, aber ich möchte, dass diese Bedingungen inklusive sind. Daher möchte ich "ODER" verwenden, um die Bedingungen zu kombinieren. Ich habe die folgende Syntax bereits mit großem Erfolg verwendet, als ich die "AND" -Bedingung verwenden wollte.

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

Aber ich weiß nicht, wie ich oben ein 'ODER' verwenden soll.

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

Eine alternative Lösung, die das Verhalten dieser Funktion nachahmt und für die Aufnahme in einen Funktionskörper besser geeignet wäre:

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

Einige Leute kritisieren die Verwendung von whichals nicht erforderlich, aber es verhindert, dass die NAWerte unerwünschte Ergebnisse zurückwerfen. Das Äquivalent (dh keine NA-Zeilen für NAs in V1 oder V2 zurückgeben) zu den beiden oben gezeigten Optionen ohne das whichwäre:

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

Hinweis: Ich möchte mich bei dem anonymen Mitwirkenden bedanken, der versucht hat, den Fehler im Code direkt darüber zu beheben. Dieser Fehler wurde von den Moderatoren abgelehnt. Es gab tatsächlich einen zusätzlichen Fehler, den ich bemerkte, als ich den ersten korrigierte. Die Bedingungsklausel, die nach NA-Werten sucht, muss an erster Stelle stehen, wenn sie wie beabsichtigt behandelt werden soll, da ...

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

Die Reihenfolge der Argumente kann bei der Verwendung von '& "von Bedeutung sein.

Sie suchen nach "|." Siehe http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectors

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

Der Vollständigkeit halber können wir die Operatoren verwenden [und [[:

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

Mehrere Möglichkeiten

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 entspricht df [["name", genau = FALSE]]

Verwenden von dplyr:

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

Verwenden von sqldf:

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

Ausgabe für die oben genannten Optionen:

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