R で行をフィルターする方法

多くの場合、R の特定の条件に基づいたデータ フレームのサブセットに興味があるかもしれません。幸いなことに、これはdplyrパッケージのfilter()関数を使用して簡単に実行できます。

 library(dplyr)

このチュートリアルでは、 starwarsという組み込みの dplyr データセットを使用してこの機能を実際に使用する方法の例をいくつか説明します。

 #view first six rows of starwars dataset
head(starwars)

# A tibble: 6 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 Luke~ 172 77 blond fair blue 19 male Tatooine 
2 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 <NA> Tatooine 
3 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> Naboo    
4 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male Tatooine 
5 Leia~ 150 49 brown light brown 19 female Alderaan 
6 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male Tatooine 
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships 

例 1: 特定の値に等しい行をフィルターする

次のコードは、変数「species」が Droid に等しい行のデータセットをフィルターする方法を示しています。

 starwars %>% filter(species == ' Droid ')

# A tibble: 5 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 C-3PO 167 75 gold yellow 112 Tatooine 
2 R2-D2 96 32 white, bl~ red 33 Naboo    
3 R5-D4 97 32 white, red red NA Tatooine 
4 IG-88 200 140 none metal red 15 none        
5 BB8 NA NA none none black NA none        
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships 

#A tibble: 5 x 13で示されているように、データセットの 5 行がこの条件を満たしていることがわかります。

例 2: 「And」を使用して行をフィルタリングする

種がドロイドで目の色が赤である行をフィルターすることもできます。

 starwars %>% filter(species == ' Droid ' & eye_color == ' red ')

# A tibble: 3 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> Naboo    
2 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA <NA> Tatooine 
3 IG-88 200 140 none metal red 15 none <NA>      
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships 

データセット内の 3 行がこの条件を満たしていることがわかります。

例 3: 「Or」を使用して行をフィルタリングする

種がドロイドであるか、目の色が赤である行をフィルターすることもできます。

 starwars %>% filter(species == ' Droid ' | eye_color == ' red ')

# A tibble: 7 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 <NA> Tatooine 
2 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA> Naboo    
3 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA <NA> Tatooine 
4 IG-88 200 140 none metal red 15 none <NA>     
5 Bossk 190 113 none green red 53 male Trandosha
6 Nute~ 191 90 none mottled g~ red NA male Cato Nei~
7 BB8 NA NA none none black NA none <NA>     
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships  

データセット内の 7 行がこの条件を満たしていることがわかります。

例 4: リスト内の値を含む行をフィルターする

色のリストに目の色が表示される行をフィルターすることもできます。

 starwars %>% filter(eye_color %in% c(' blue ', ' yellow ', ' red '))

# A tibble: 35 x 13
   name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender
                               
 1 Luke~ 172 77 blond fair blue 19 male  
 2 C-3PO 167 75 <NA> gold yellow 112 <NA> 
 3 R2-D2 96 32 <NA> white, bl~ red 33 <NA>  
 4 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male  
 5 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male  
 6 Beru~ 165 75 brown light blue 47 female
 7 R5-D4 97 32 <NA> white, red red NA <NA> 
 8 Anak~ 188 84 blond fair blue 41.9 male  
 9 Wilh~ 180 NA auburn, g~ fair blue 64 male  
10 Chew~ 228 112 brown unknown blue 200 male  
# ... with 25 more rows, and 5 more variables: homeworld, species,
# films, vehicles, starships  

データセット内の 35 行の目の色が青、黄色、または赤であることがわかります。

関連: R で %in% 演算子を使用する方法 (例付き)

例 5: 「未満」または「以上」を使用して行をフィルタリングする

数値変数に対する「未満」または「より大きい」演算を使用して行をフィルタリングすることもできます。

 #find rows where height is greater than 250
starwars %>% filter(height > 250)

# A tibble: 1 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 Yara~ 264 NA none white yellow NA male Quermia  
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships   

#find rows where height is between 200 and 220
starwars %>% filter(height > 200 & height < 220)

# A tibble: 5 x 13
  name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender homeworld
                                   
1 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male Tatooine 
2 Rugo~ 206 NA none green orange NA male Naboo    
3 Taun~ 213 NA none gray black NA female Kamino   
4 Grie~ 216 159 none brown, wh~ green, y~ NA male Kalee    
5 Tion~ 206 80 none gray black NA male Utapau   
# ... with 4 more variables: species , films , vehicles ,
# starships 

#find rows where height is above the average height
starwars %>% filter(height > mean (height, na.rm = TRUE ))

# A tibble: 51 x 13
   name height mass hair_color skin_color eye_color birth_year gender
                               
 1 Dart~ 202 136 none white yellow 41.9 male  
 2 Owen~ 178 120 brown, gr~ light blue 52 male  
 3 Bigg~ 183 84 black light brown 24 male  
 4 Obi-~ 182 77 auburn, w~ fair blue-gray 57 male  
 5 Anak~ 188 84 blond fair blue 41.9 male  
 6 Wilh~ 180 NA auburn, g~ fair blue 64 male  
 7 Chew~ 228 112 brown unknown blue 200 male  
 8 Han ~ 180 80 brown fair brown 29 male  
 9 Jabb~ 175 1358 <NA> green-tan~ orange 600 herma~
10 Jek ~ 180 110 brown fair blue NA male  
# ... with 41 more rows, and 5 more variables: homeworld, species,
# films, vehicles, starships

filter()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。