Rの特定の行以下のすべてのレコードを除外します

Question

私が持っているデータには、3つの固有のIDを持つ3つの変数があり、それぞれに複数のレコードがあります。 zの値が0（負）を下回っている場合、各IDについて

ID <- c(rep(1,7), rep(2,6), rep(3,5), rep(4,6)) 
t <- c(seq(1,7), seq(1,6), seq(1,5), rep(2,6)) 
y <- c(rep(6,7), rep(1,6), rep(6,5), rep(0.2,6)) 
z <- c(5,0,0,0,1,0,0,0,0,-1,0,0,0,4,2,NaN,0,1,0,0,1,Inf,Inf, Inf) 
dat1 <- data.frame(ID, t, y, z) 

下記参照は、NaN、Infの、または-Infは、私はそのレコードとその下のすべてのレコードを除外する必要があります。このデータについては

、新しい処理されたデータは次のようになります。これはあなたのサンプルデータで動作します

ID <- c(rep(1,7), rep(2,2), rep(3,2), rep(4,3)) 
t <- c(seq(1,7), seq(1,2), seq(1,2), rep(2,3)) 
y <- c(rep(6,7), rep(1,2), rep(6,2), rep(0.2,3)) 
z <- c(5,0,0,0,1,0,0,0,0,4,2,0,0,1) 
dat2 <- data.frame(ID, t, y, z) 

Answer 1

aveでこれを行うことができます。その後、削除のために、後続の行を識別するためにcumsumカウンタを使用した：

dat1[with(dat1, ave(z < 0 | (!is.finite(z)), ID, FUN=cumsum) == 0),] 

クイックチェックすると、彼らはrownamesを除いて、一致見ていない並ん：

all.equal(
    dat2, 
    dat1[with(dat1, ave(z < 0 | (!is.finite(z)), ID, FUN=cumsum) == 0),], 
    check.attributes=FALSE 
) 
#[1] TRUE 

Answer 2

。おそらく最速の解決策ではないでしょう。あなたのID列が昇順にソートされている場合は

mutate(dat1, rownumber = 1:nrow(dat1)) -> dat1 

for(i in unique(dat1$ID)) { 
    firstMiss = min(filter(dat1, ID==i & 
          (z %in% c(NaN, Inf, -Inf) | 
           z < 0))$rownumber, 
        max(filter(dat1, ID==i)$rownumber)+1, 
        na.rm=TRUE) 
    dat1 <- filter(dat1, !(ID==i & rownumber >= firstMiss)) 
} 
dat2 <- select(dat1, -rownumber) 

Answer 3

あなたはグループごとの代替として、

dat2 <- dat1[unlist(tapply(dat1$z, dat1$ID, function(x) 
      cumsum(x<0 | x %in% c(NaN, -Inf, Inf))==0)),] 

dat2 
    ID t y z 
1 1 1 6.0 5 
2 1 2 6.0 0 
3 1 3 6.0 0 
4 1 4 6.0 0 
5 1 5 6.0 1 
6 1 6 6.0 0 
7 1 7 6.0 0 
8 2 1 1.0 0 
9 2 2 1.0 0 
14 3 1 6.0 4 
15 3 2 6.0 2 
19 4 2 0.2 0 
20 4 2 0.2 0 
21 4 2 0.2 1 

Answer 4

をジャストlaffsため：

library(dplyr) 
dat1 %>% group_by(ID) %>% 
     mutate(non_positive = min(which(lead(z,1) < 0 | 
           !is.finite(lead(z,1)) | row_number() == n()))) %>% 
     filter(row_number() <= non_positive) %>% 
     select(-non_positive) 

# # A tibble: 14 x 4 
# # Groups: ID [4] 
#  ID  t  y  z 
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 
# 1  1  1 6.0  5 
# 2  1  2 6.0  0 
# 3  1  3 6.0  0 
# 4  1  4 6.0  0 
# 5  1  5 6.0  1 
# 6  1  6 6.0  0 
# 7  1  7 6.0  0 
# 8  2  1 1.0  0 
# 9  2  2 1.0  0 
# 10  3  1 6.0  4 
# 11  3  2 6.0  2 
# 12  4  2 0.2  0 
# 13  4  2 0.2  0 
# 14  4  2 0.2  1