{"id":4198,"date":"2023-07-12T22:20:46","date_gmt":"2023-07-12T22:20:46","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/dplyr-bedingter-filter\/"},"modified":"2023-07-12T22:20:46","modified_gmt":"2023-07-12T22:20:46","slug":"dplyr-bedingter-filter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/dplyr-bedingter-filter\/","title":{"rendered":"So verwenden sie einen bedingten filter in dplyr"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um mithilfe von Funktionen im <strong>dplyr-<\/strong> Paket in R einen bedingten Filter auf einen Datenrahmen anzuwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (dplyr)\n\n<\/strong><span style=\"color: #008080;\"><strong>#filter data frame where points is greater than some value (based on team)\n<span style=\"color: #000000;\"><strong>df %&gt;% \n  filter(case_when(team==' <span style=\"color: #ff0000;\">A<\/span> ' ~ points &gt; 15,\n                   team==' <span style=\"color: #ff0000;\">B<\/span> ' ~ points &gt; 20,\n                   <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> ~ points &gt; 30))<\/strong><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">In diesem speziellen Beispiel werden Zeilen in einem Datenrahmen gefiltert, in denen der Wert der <strong>Punktespalte<\/strong> gr\u00f6\u00dfer als ein bestimmter Wert ist, <em>abh\u00e4ngig<\/em> vom Wert der <strong>Teamspalte<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandt:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/dplyr-case_when\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Eine Einf\u00fchrung in case_when() in dplyr<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: So verwenden Sie einen bedingten Filter in dplyr<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame\n<\/span>df &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'),\n                 points=c(10, 12, 17, 18, 24, 29, 29, 34, 35))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df\n\n  team points\n1 to 10\n2 to 12\n3 to 17\n4 B 18\n5 B 24\n6 B 29\n7 C 29\n8 C 34\n9 C 35<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir nun an, wir m\u00f6chten den folgenden bedingten Filter anwenden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Halten Sie nur Linien f\u00fcr Spieler von Team <strong>A<\/strong> ein, deren Punkte mehr als <strong>15 betragen.<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Halten Sie Linien nur f\u00fcr Spieler von Team <strong>B<\/strong> ein, deren Punktezahl mehr als <strong>20 betr\u00e4gt.<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Halten Sie Linien nur f\u00fcr Spieler von Team <strong>C<\/strong> ein, deren Punkte \u00fcber <strong>30 liegen.<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die Funktionen <strong>filter()<\/strong> und <strong>case_when()<\/strong> aus dem <strong>dplyr-<\/strong> Paket verwenden, um diesen bedingten Filter auf den Datenrahmen anzuwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (dplyr)\n\n<\/strong><span style=\"color: #008080;\"><strong>#filter data frame where points is greater than some value (based on team)\n<span style=\"color: #000000;\">df %&gt;% \n  filter(case_when(team==' <span style=\"color: #ff0000;\">A<\/span> ' ~ points &gt; 15,\n                   team==' <span style=\"color: #ff0000;\">B<\/span> ' ~ points &gt; 20,\n                   <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> ~ points &gt; 30))\n\n  team points\n1 to 17\n2 B 24\n3 B 29\n4 C 34\n5 C 35\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zeilen im Datenrahmen werden jetzt gefiltert, wenn der Wert in der <strong>Punktespalte<\/strong> gr\u00f6\u00dfer als ein bestimmter Wert ist, <em>abh\u00e4ngig<\/em> vom Wert in der <strong>Teamspalte<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis Nr. 1<\/strong> : In der Funktion <strong>case_when()<\/strong> verwenden wir <strong>TRUE<\/strong> im letzten Argument, um alle Werte in der Teamspalte darzustellen, die nicht gleich \u201eA\u201c oder \u201eB\u201c sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis Nr. 2<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation f\u00fcr die Funktion dplyr <strong>case_when()<\/strong> finden Sie <a href=\"https:\/\/dplyr.tidyverse.org\/reference\/case_when.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere allgemeine Funktionen in dplyr ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/dplyr-filter-nach-zeilennummer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So filtern Sie mit dplyr nach Zeilennummer<\/a><br \/> So filtern Sie mit dplyr nach mehreren Bedingungen<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/dplyr-filter-nicht-vorhanden\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So verwenden Sie einen \u201enicht enthaltenen\u201c Filter in dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um mithilfe von Funktionen im dplyr- Paket in R einen bedingten Filter auf einen Datenrahmen anzuwenden: library (dplyr) #filter data frame where points is greater than some value (based on team) df %&gt;% filter(case_when(team==&#8216; 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