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根据动态相关的两个条件进行筛选

data.table r

Marco_CH · 技术社区 · 3 年前

我有一个大型数据集,其值为 CPE 还有一个百分比 PERC . 在现实世界中,情况略有不同,但我将其降至最低限度。

| CPE|      PERC|
|---:|---------:|
|  42| 0.1132664|
| 264| 0.9260718|
| 470| 0.3732287|
| 316| 0.7437126|
|   9| 0.5819554|
| 114| 0.2052649|

现在我想过滤。少量的 CPE公司 需要更高的 PERC 集中注意力。

我当然可以这样做:

df[(CPE > 20 & PERC > 0.95) |
     (CPE > 50 & PERC > 0.9) |
     (CPE > 100 & PERC > 0.85) |
     (CPE > 250 & PERC > 0.8)]

但由于现实世界中可能会有更多的问题,而且这些问题可能会不时发生变化,所以我正在寻找一种更简单、更动态的解决方案。
类似于创建一个包含所有组合的列表,然后将每个组合用作筛选条件对。

list(c(20, 0.95), c(50, 0.9), c(100,0.85), c(250,0.8))

有没有聪明的方法来处理这个问题?即使我更喜欢 data.table , dplyr 也很棒。这还没有一个列表,我对任何类似的方法都持开放态度。

MWE公司

library(data.table)

set.seed(33)

df = data.table(CPE=sample(1:500, 100), 
                PERC=runif(min = 0.1, max = 1, n=100))

1 回复 | 直到 3 年前

akrun 3 年前

如果 list 已创建,我们可以在 列表 ,使用创建第一个和第二个元素的逻辑条件 CPE 和 PERC 各列, Reduce 使用 | 并将数据子集

df[Reduce(`|`, lapply(lst1, \(x) CPE > x[1] & PERC > x[2]))]

数据

lst1 <- list(c(20, 0.95), c(50, 0.9), c(100,0.85), c(250,0.8))

IceCreamToucan 3 年前

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
#> Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.1.2
library(purrr)

df <- structure(list(CPE = c(42L, 264L, 470L, 316L, 9L, 114L), PERC = c(0.1132664, 
0.9260718, 0.3732287, 0.7437126, 0.5819554, 0.2052649)), row.names = c(NA, 
-6L), class = "data.frame")

constraints <- structure(list(CPE = c(20, 50, 100, 250), PERC = c(0.95, 0.9, 
0.85, 0.8)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

constraints
#>   CPE PERC
#> 1  20 0.95
#> 2  50 0.90
#> 3 100 0.85
#> 4 250 0.80

filt <- 
  map2(df, constraints, outer, '>') %>% 
    reduce(`&`) %>% 
    as.data.frame %>% 
    reduce(`|`)

df %>% 
  filter(filt)
#>   CPE      PERC
#> 1 264 0.9260718

^{创建日期:2022-06-03

reprex package

(v2.0.1)}

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