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Accepted
Homer Jay Simpson
Asked: 2024-11-08 17:08:42 +0800 CST

Filtrar quadro de dados em R com base na correspondência de string de coluna e outra condição de coluna

  • 772

Eu tenho um quadro de dados chamado df:




warning    = c("HAS","NO","HAS","HAS","HAS")
validation = c("OK","OK","WARNING","WARNING","WARNING") 
a_b_c_messages1 = c(NA,NA,"good catch",NA,NA)
D_E_f_messages2 = c(NA,NA,NA,"NOT BAD",NA)
g_h_I_messages3 = c(NA,NA,NA,NA,"BETTER")
j_k_l_messages4 = c(NA,NA,NA,NA,NA)

df = tibble(warning,validation,a_b_c_messages1,
            D_E_f_messages2,g_h_I_messages3,
            j_k_l_messages4)
 A tibble: 5 × 6
  warning validation a_b_c_messages1 D_E_f_messages2 g_h_I_messages3 j_k_l_messages4
  <chr>   <chr>      <chr>           <chr>           <chr>           <lgl>          
1 HAS     OK         NA              NA              NA              NA             
2 NO      OK         NA              NA              NA              NA             
3 HAS     WARNING    good catch      NA              NA              NA             
4 HAS     WARNING    NA              NOT BAD         NA              NA             
5 HAS     WARNING    NA              NA              BETTER          NA

Quero filtrar esse df e manter as linhas em que o aviso da coluna contém a palavra "HAS" e se houver alguma coluna que contenha a string "Message" e não seja NA.

O ideal é que o df resultante seja assim:

  warning validation a_b_c_messages1 D_E_f_messages2 g_h_I_messages3 
  <chr>   <chr>      <chr>           <chr>           <chr>                       
3 HAS     WARNING    good catch      NA              NA                          
4 HAS     WARNING    NA              NOT BAD         NA                          
5 HAS     WARNING    NA              NA              BETTER

3 respostas

  1. Apenas uma opção na base

    > X[X$warning=="HAS" &
+       rowSums(is.na(X[i <- grep("message", names(X))])) < length(i), ]
  warning validation a_b_c_messages1 D_E_f_messages2 g_h_I_messages3 j_k_l_messages4
3     HAS    WARNING      good catch            <NA>            <NA>              NA
4     HAS    WARNING            <NA>         NOT BAD            <NA>              NA
5     HAS    WARNING            <NA>            <NA>          BETTER              NA

    onde Xestá seu quadro de dados.

    • 3
  2. Best Answer

    Você pode usar filterwith if_anye então selecionar as colunas que não contêm todos os NA using where(o que você não especificou na sua pergunta, mas é evidente na saída desejada).

    library(dplyr)

df %>%
  filter(warning=="HAS" & if_any(contains("message"), ~!is.na(.))) %>%
  select(where(function(x) !all(is.na(x))))

    Dá

    # A tibble: 3 × 5
  warning validation a_b_c_messages1 D_E_f_messages2 g_h_I_messages3
  <chr>   <chr>      <chr>           <chr>           <chr>          
1 HAS     WARNING    good catch      NA              NA             
2 HAS     WARNING    NA              NOT BAD         NA             
3 HAS     WARNING    NA              NA              BETTER
    • 2 
  3. warning    = c("HAS","NO","HAS","HAS","HAS")
validation = c("OK","OK","WARNING","WARNING","WARNING") 
a_b_c_messages1 = c(NA,NA,"good catch",NA,NA)
D_E_f_messages2 = c(NA,NA,NA,"NOT BAD",NA)
g_h_I_messages3 = c(NA,NA,NA,NA,"BETTER")
j_k_l_messages4 = c(NA,NA,NA,NA,NA)

library(tidyverse)
df = tibble(warning,validation,a_b_c_messages1,
            D_E_f_messages2,g_h_I_messages3,
            j_k_l_messages4)
df %>% 
  rownames_to_column(var = "rn") %>% 
  pivot_longer(-c(!contains("message")), values_drop_na = T) %>% 
  pivot_wider(names_from = name, values_from = value)
#> # A tibble: 3 × 6
#>   rn    warning validation a_b_c_messages1 D_E_f_messages2 g_h_I_messages3
#>   <chr> <chr>   <chr>      <chr>           <chr>           <chr>          
#> 1 3     HAS     WARNING    good catch      <NA>            <NA>           
#> 2 4     HAS     WARNING    <NA>            NOT BAD         <NA>           
#> 3 5     HAS     WARNING    <NA>            <NA>            BETTER

    Criado em 2024-11-08 com reprex v2.1.1

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