조건으로 데이터 서브 세트하기

Question

데이터를 재구성/축소하려고합니다. 지금까지 나는 (매우 느린) for 루프를 사용했지만, 내가 인식 한 것으로부터 이것은 Plyr으로 매우 빠르다.

나는 많은 그룹 (기업, 데이터 세트의 요소)을 가지고 있으며 그 회사의 모든 셀에 value에 대해 0 항목을 표시하는 모든 회사를 완전히 포기하려고합니다. 따라서 새로운 data.frame을 만들지 만 어느 시점에 value에 대해 0을 표시하는 모든 그룹을 제외하십시오.

for 루프 :

Data Creation: 

set.seed(1) 
mydf <- data.frame(firmname = sample(LETTERS[1:5], 40, replace = TRUE), 
     value = rpois(40, 2)) 

----------------------------- 
splitby = mydf$firmname 


new.data <- data.frame() 

for (i in 1:(length(unique(splitby)))) { 
temp <- subset(mydf, splitby == as.character(paste(unique(splitby)[i]))) 
    if (all(temp$value > 0) == "TRUE") {  
    new.data <- rbind(new.data, temp) 
} 
} 

Delete all empty firm factors 
new.data$splitby <- factor(new.data$splitby) 

는 plyr 패키지가 달성 할 수있는 방법이 있습니까? 그 문맥에서 subset 기능을 사용할 수 있습니까?

편집 : 문제를 재현하기 위해 BenBarnes에서 제안한대로 데이터 생성이 추가되었습니다. 벤, 정말 고마워. 또한 아래에 제공된 답변을 준수하도록 내 코드가 변경되었습니다.

Answer 1

당신은 ddply()에 .fun 인수에 익명 함수를 제공 할 수 있습니다 :

set.seed(1) 

mydf <- data.frame(firmname = sample(LETTERS[1:5], 40, replace = TRUE), 
    value = rpois(40, 2)) 

library(plyr) 

ddply(mydf,.(firmname), function(x) if(any(x$value==0)) NULL else x) 

또는 [를 사용 Andrie에 의해 제안 :

이

firms0 <- unique(mydf$firmname[which(mydf$value == 0)]) 

mydf[-which(mydf$firmname %in% firms0), ] 

주 ddply의 결과에 따라 정렬됩니다 ~ firmname

의견의 예를 들어 편집

는,이 방법은 세 개 이상의 항목 만 기업을 선택, 서브 세트 ddply()를 사용하는 것보다 다시 빠른 : 당신은 샘플 데이터를 제공하지 않는

firmTable <- table(mydf$firmname) 

firmsGT3 <- names(firmTable)[firmTable > 3] 

mydf[mydf$firmname %in% firmsGT3, ]