如何在R中基于条件删除行？

Question

我是新手使用R语言，一直在使用dplyr包来进行数据汇总。但是对于以下问题我无法找到解决方案。

我的tibble表格是一个3列8行的矩阵：

df <- tibble(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2 ),
                 block = c(2, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 3), 
                 answer = "TRUE")

编号	区块	答案
1	2	正确
1	2	正确
1	2	正确
1	3	正确
1	3	正确
2	2	正确
2	2	正确
2	3	正确

ID -> 参与者编号

block -> 最高正确区块

我希望仅保留每个参与者的最高区块分数，但最高区块分数的定义是至少有两个正确（TRUE）答案的最高分数。

在上面的示例中，参与者1的最高区块分数将为3，因为在区块3中至少有两个正确答案。参与者2的最高得分是2。请参见下面的示例。

最终输出应该像这样：

编号	区块	答案
1	3	正确
2	2	正确

有没有任何想法可以指导我如何开始？或者有什么包可以解决这个问题吗？

我使用了slice_tail参数来保留每个参与者的最后一行，但不确定下一步该怎么做。

- MeiLing

Answer 1

filter 过滤只保留那些拥有 >= 2 个 TRUE 值的块，然后对于每个 id，仅保留拥有最大 block 值的行。

library(dplyr)

df %>%
  group_by(id, block) %>%
  filter(sum(as.logical(answer)) >= 2) %>%
  group_by(id) %>%
  slice(which.max(block)) %>%
  ungroup

#    id block answer
#  <dbl> <dbl> <chr> 
#1     1     3 TRUE  
#2     2     2 TRUE  

- Ronak Shah

---

这个可行！太棒了，我不知道基本R中的as.logical函数。 - MeiLing

Answer 2

这将会有效

library(dplyr)

df %>%
  group_by(id,block) %>%
  filter(answer == TRUE) %>%
  filter(n() > 1) %>%
  distinct() %>%
  group_by(id) %>%
  filter(block == max(block))

     id block answer
  <dbl> <dbl> <chr> 
1     1     3 TRUE  
2     2     2 TRUE 

- Park

Answer 3

如果您只想使用基本的R语言，这里有一个建议。

s=lapply(1:nrow(df),
    function(x) 
      df[df$id==x, ][ as.vector(max(df[df$id==x, 'block'])==df[df$id==x, 'block']), ]
    )

ss=do.call(rbind.data.frame, s)
unique(ss)

- SBMVNO