Несколько условий в фильтре
У меня есть следующие данные,
library(tidyverse)
id <- c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 3, 3, 3,
3, 4, 4, 4, 4, 4, 4)
status <- c("start", "fail",
"start", "pass",
"start", "fail",
"start", "pass",
"start", "fail",
"start", "fail",
"start", "fail",
"start", "fail",
"start", "pass")
df <- data.frame(id, status)
> df
id status
1 1 start
2 1 fail
3 2 start
4 2 pass
5 3 start
6 3 fail
7 1 start
8 1 pass
9 3 start
10 3 fail
11 3 start
12 3 fail
13 4 start
14 4 fail
15 4 start
16 4 fail
17 4 start
18 4 pass
Допустим, это данные класса, ученики которого пытаются сдать экзамены. Некоторые учащиеся проходят первое испытание (например, идентификатор учащегося = 2), некоторым требуется несколько испытаний (например, идентификатор учащегося пытался пройти два раза), а некоторые учащиеся не смогли пройти даже после 3 попыток.
Я хочу отфильтровать тех студентов, которые потерпели неудачу после 3 попыток (например, идентификатор студента 3).
У меня есть следующий код,
> df |>
+ group_by(id) |>
+ filter(n() == 6 & status == "fail")
# A tibble: 5 × 2
# Groups: id [2]
id status
<dbl> <chr>
1 3 fail
2 3 fail
3 3 fail
4 4 fail
5 4 fail
Это не то, чего я хочу. Студент 4 сдал экзамен в 3-м испытании. Поэтому студента 4 не должно быть в списке. Есть идеи, как получить желаемый результат? Результат, подобный следующему, должен быть лучше:
id status
<dbl> <chr>
1 3 fail
Ответы 1
Мы можем удалить весь статус «начало», чтобы оставить только строки «пройден/не пройден». Затем сохраните только те идентификаторы, для которых имеется >= 3 строк, и все они не работают.
library(dplyr)
df %>%
filter(status != "start") %>%
filter(n() >= 3 & all(status == "fail"), .by = id) %>%
distinct()
# id status
#1 3 fail
Альтернативный способ использования только одного оператора filter:
df %>%
filter(all(status != "pass") & status == "fail", .by = id) %>%
distinct()