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R dtplyr filter.dtplyr_step 使用列值对行进行子集化


这是 dplyr arrange() 泛型的方法。它被转换为 [.data.table 的 i 参数

用法

# S3 method for dtplyr_step
filter(.data, ..., .by = NULL, .preserve = FALSE)

参数

.data

一个lazy_dt()。

...

< data-masking > 返回逻辑值的表达式，并根据 .data 中的变量进行定义。如果包含多个表达式，它们将与 & 运算符组合。仅保留所有条件评估为 TRUE 的行。

.by

[Experimental]

< tidy-select > (可选)仅针对此操作选择要分组的列，作为 group_by() 的替代方案。有关详细信息和示例，请参阅?dplyr_by。

.preserve

忽略

例子

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)

dt <- lazy_dt(mtcars)
dt %>% filter(cyl == 4)
#> Source: local data table [11 x 11]
#> Call:   `_DT14`[cyl == 4]
#> 
#>     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1  22.8     4 108      93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
#> 2  24.4     4 147.     62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
#> 3  22.8     4 141.     95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
#> 4  32.4     4  78.7    66  4.08  2.2   19.5     1     1     4     1
#> 5  30.4     4  75.7    52  4.93  1.62  18.5     1     1     4     2
#> 6  33.9     4  71.1    65  4.22  1.84  19.9     1     1     4     1
#> # … with 5 more rows
#> 
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
dt %>% filter(vs, am)
#> Source: local data table [7 x 11]
#> Call:   `_DT14`[vs & am]
#> 
#>     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1  22.8     4 108      93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
#> 2  32.4     4  78.7    66  4.08  2.2   19.5     1     1     4     1
#> 3  30.4     4  75.7    52  4.93  1.62  18.5     1     1     4     2
#> 4  33.9     4  71.1    65  4.22  1.84  19.9     1     1     4     1
#> 5  27.3     4  79      66  4.08  1.94  18.9     1     1     4     1
#> 6  30.4     4  95.1   113  3.77  1.51  16.9     1     1     5     2
#> # … with 1 more row
#> 
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results

dt %>%
  group_by(cyl) %>%
  filter(mpg > mean(mpg))
#> Source: local data table [16 x 11]
#> Groups: cyl
#> Call:   `_DT14`[`_DT14`[, .I[mpg > mean(mpg)], by = .(cyl)]$V1]
#> 
#>     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1  21       6 160     110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
#> 2  21       6 160     110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
#> 3  21.4     6 258     110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
#> 4  32.4     4  78.7    66  4.08  2.2   19.5     1     1     4     1
#> 5  30.4     4  75.7    52  4.93  1.62  18.5     1     1     4     2
#> 6  33.9     4  71.1    65  4.22  1.84  19.9     1     1     4     1
#> # … with 10 more rows
#> 
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Subset rows using column values。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。