{"id":3715,"date":"2023-07-15T23:29:09","date_gmt":"2023-07-15T23:29:09","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/dplyr-gruppe-nach-filter\/"},"modified":"2023-07-15T23:29:09","modified_gmt":"2023-07-15T23:29:09","slug":"dplyr-gruppe-nach-filter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/dplyr-gruppe-nach-filter\/","title":{"rendered":"So gruppieren und filtern sie daten mit dplyr"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

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Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Daten mithilfe des dplyr-Pakets in R zu gruppieren und zu filtern:<\/span><\/p>\n

 df %>%\n  group_by(team) %>%\n  filter(any(points =<\/span> = 10<\/span> ))\n<\/strong><\/pre>\n
 Diese spezielle Syntax gruppiert einen Datenrahmen pro Spalte namens Team<\/strong> und filtert nur Gruppen, bei denen mindestens ein Wert in der Punktespalte<\/strong> gleich 10 ist.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Daten mit dplyr gruppieren und filtern<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'),\n                 points=c(10, 15, 8, 4, 10, 10, 12, 12, 7))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  team points\n1 to 10\n2 to 15\n3 to 8\n4 B 4\n5 B 10\n6 B 10\n7 C 12\n8 C 12\n9 C 7<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um den Datenrahmen nach dem Wert in der Spalte \u201e Team\u201c<\/strong> zu gruppieren und dann alle Gruppen herauszufiltern, die nicht mindestens einen Wert in der Spalte \u201ePunkte\u201c<\/strong> von 10 haben:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (dplyr)\n\n#group by team and filter out teams where no points value is equal to 10\n<\/span>df %>%\n  group_by(team) %>%\n  filter(any(points ==<\/span> 10<\/span> ))\n\n# A tibble: 6 x 2\n# Groups: team [2]\n  team points\n    \n1 to 10\n2 to 15\n3 to 8\n4 B 4\n5 B 10\n6 B 10<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass alle Zeilen, in denen Team<\/strong> den Wert \u201eC\u201c hat, gefiltert werden, da in der Punktespalte<\/strong> f\u00fcr Team \u201eC\u201c kein Wert gleich 10 vorhanden ist.<\/span><\/span><\/p>\n
 Beachten Sie, dass dies nur ein Beispiel f\u00fcr einen Filter ist, den wir anwenden k\u00f6nnten.<\/span><\/p>\n
 Beispielsweise k\u00f6nnten wir einen weiteren Filter anwenden, bei dem wir Teams filtern, deren Punktespalte<\/strong> mindestens einen Wert gr\u00f6\u00dfer als 13 aufweist:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (dplyr)\n\n#group by team and filter out teams where no points value is greater than 13\n<\/span>df %>%\n  group_by(team) %>%\n  filter(any(points ><\/span> 13<\/span> ))\n\n# A tibble: 3 x 2\n# Groups: team [1]\n  team points\n    \n1 to 10\n2 to 15\n3 to 8\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass nur Zeilen beibehalten werden, in denen das Team<\/strong> gleich \u201eA\u201c ist, da es das einzige Team mit mindestens einem Punktwert<\/strong> gr\u00f6\u00dfer als 13 ist.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation der Filterfunktion<\/b> in dplyr finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in dplyr ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So w\u00e4hlen Sie mit dplyr die erste Zeile nach Gruppe aus<\/a>
 So filtern Sie mit dplyr nach mehreren Bedingungen
 So filtern Sie Zeilen, die eine bestimmte Zeichenfolge enthalten, mit dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Daten mithilfe des dplyr-Pakets in R zu gruppieren und zu filtern: df %>% group_by(team) %>% filter(any(points = = 10 )) Diese spezielle Syntax gruppiert einen Datenrahmen pro Spalte namens Team und filtert nur Gruppen, bei denen mindestens ein Wert in der Punktespalte gleich 10 ist. 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