如何根据不同列中的变量删除 R 中的列？

Question

我有一个关于行为的大型数据集。我的专栏之一称为“会话”，表示某些事件发生在哪个会话中。另一列称为“id”，指示事件所属的个人。所以，例如有多个会话= 230的条目，其中一个属于个人A，另一个属于个人B。现在还有另一个重要的列，称为fas。 fas 有 1 或 0，具体取决于某个事件是否发生。

我知道如何从数据库中删除 fas == 1 的所有行，但我想删除所有具有 fas 的会话，即使该列中显示 fas == 0。示例：在会话 230 中，我看到了两个人。 A 和 B。对于 A 有一个 fas，所以 fas == 1。但是对于同一会话中的 B，没有 fas，所以 fas == 0。现在我想删除这两列，因为在会话 230 中有一个fas 这意味着我无法使用任何数据。我该怎么做？

对于下面的示例，理想情况下我希望用一行代码删除会话 230（第 1 行和第 2 行）和 231（第 3 行）。

我尝试了 ifelse 函数来查看是否可以创建另一列，该列将使用 1 或 0 标记会话的所有行，然后我可以对该列中的值删除条件，但我无法使其工作。类似的东西

ifelse(data$session == data[data$fas == 1,]$session, add_column(drop = 1))

如果存在更好的选择，则不必是 ifelse

可重现的示例：

session <- c("230", "230", "231", "232", "232")
id <- c("A","B","C","D", "E")
fas <- c(1,0,1,0,0)

df <- data.frame(session, id, fas)

会议	id	法斯
230	A	1
230	B	0
231	C	1
232	D	0
232	E	0

它可能会导致类似的结果，如果 drop == 1 ，我就可以删除所有行

会议	id	法斯	滴
230	A	1	1
230	B	0	1
231	C	1	1
232	D	0	0
232	E	0	0

Answer 1

使用

%in%

检查会话集，其中

fas == 1

:

df <- data.frame(session, id, fas)
transform(df, drop = session %in% session[fas == 1])
#>   session id fas  drop
#> 1     230  A   1  TRUE
#> 2     230  B   0  TRUE
#> 3     231  C   1  TRUE
#> 4     232  D   0 FALSE
#> 5     232  E   0 FALSE