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私のデータセットは次のようになります:

ID Score
A1 60
A1 50
A1 NA
B1 30
B1 33
C1 48
C1 39
D1 21
D1 38
D1 NA

NAを持つ重複したレコードを見たいです。そのような：

A1 60
A1 50
A1 NA
D1 21
D1 38
D1 NA

あなたの時間と親切な配慮に感謝します...

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data.table を使用したいくつかのアプローチ。

データが data.frame にあると仮定すると、DF

library(data.table)
DT <- data.table(DF, key = 'ID')

# self join with the ID values with NA values in score

DT[.(DT[is.na(Score),unique(ID)])]

# or 

DT[,if(any(is.na(Score))) {.SD},by=ID]
于 2013-02-20T02:33:23.970 に答える
4

を使ったアプローチave。 Compose楽しみのために投げ込まれた：

require(functional)
DF[as.logical(ave(DF$Score, DF$ID, FUN=Compose(is.na, any))),]
##    ID Score
## 1  A1    60
## 2  A1    50
## 3  A1    NA
## 8  D1    21
## 9  D1    38
## 10 D1    NA
于 2013-02-20T02:41:34.223 に答える
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これを行うには、もう少しきちんとした方法があるかもしれません:

df <- data.frame(ID=rep(c("A1", "B1", "C1"), each=4), Score=sample(1:100,12))
df$Score[c(1,7)] <- NA

df[df$ID %in% df$ID[which(is.na(df$Score))],]
于 2013-02-20T02:32:53.907 に答える
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あなたはこれを試すことができます

     mydata<-data.frame(ID=c(rep("A1",3),rep("B1",2),rep("C1",2),rep("D1",3)),Score=c(60,50,NA,30,33,48,39,21,38,NA))

     mydata[mydata$ID%in%unique(mydata$ID)[-which(is.na(as.vector(tapply(mydata$Score,mydata$ID,FUN=function(x){match(NA,x)}))))],]
于 2013-02-20T03:16:23.960 に答える