我正在try 使用dplyr过滤数据帧，但我真的想不出一种方法来实现我想要的.我有一个以下形式的数据框:
A B C
-----------
1 2 5
1 4 6
2 2 7
2 4 6
列A中的每个值恰好出现两次.列B恰好有2个不同的值，每个值都恰好出现一次.列C可以具有任何正值.我希望保留以下所有行:对于一个值为A的行，具有较大B值的行比具有较小B值的行具有较小的C值.在上面的示例中，这将导致:
A B C
-----------
2 2 7
2 4 6
有没有办法使用dplyr实现这一点？
1)按A和B排序以确保较大的B始终是A中的第二个，然后按A分组使用基于diff(C)<；0的筛选器.
library(dplyr)
DF %>%
arrange(A, B) %>%
group_by(A) %>%
filter((diff(C) < 0)) %>%
ungroup
## # A tibble: 2 × 3
## A B C
## <int> <int> <int>
## 1 2 2 7
## 2 2 4 6
2)另一种可能性是确保B的最大值与C的最小值在同一行.这也适用于非数字数据.
关于这个问题的另一个 idea ，请看下面的 comments .
DF %>%
group_by(A) %>%
filter(which.max(B) == which.min(C)) %>%
ungroup
3)如果B相对于C的斜率为负，则保持该组.
DF %>%
group_by(A) %>%
filter(coef(lm(B ~ C))[[2]] < 0) %>%
ungroup
或者我们可以自己计算斜率:
DF %>%
group_by(A) %>%
filter(diff(C) / diff(B) < 0) %>%
ungroup
Lines <- "A B C
1 2 5
1 4 6
2 2 7
2 4 6"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)