根据相关条件删除行

本文介绍了根据相关条件删除行的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 限时删除！！ 删除多个参数上的行并不太复杂，例如： data [！（data $ fd == 0& data $ cl == 0），] 但是，在以下数据框中： 数据< - 结构（列表（id = c（0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， ，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， ，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， ，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， ，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， ，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L， 4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L， 4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L， 4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L， 4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L），fd = c（13.96,2.79 ，2.09,0.126，7.27，3.97，4.45，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0 ，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0 ，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0 ，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0， 0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0， 0，2.45，5.28，5.78，1.65，8.67，12.04，8.37，4.23，2.07，1.87，9.05，0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0， 0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0， 0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0， 0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0， 0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，1.18，4.03， 2.11，1.77，0.84，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，3.33，0.4，0.14，1.14， 0,0,0,0,0,0,0,0,0.00,0,0,0,0,0,0,0,0,0,29,2.2,2.37,4.87,3.81,0.38,0.12,0.76,1.08， 0.6,1.63,0.6,2.14,0.7,0.84,3.51,5.52,2.33,3.62,0.44,6.42,8.45,4.71,1.34,1.56,4.67,0. 0.85,1.02,0.54,1.06,1.5,1.1,16,0.36,0.22， 3.9,2.73,2.21,0.42,0.78,0.472,0.72,0.62,4.88,0.76,0.92,2.99,2.74,4.11,0.54,1.33,2.39,1.41,4.09,3.75,1.71,2.11,0.99,6.06,6.06， 3.95，0.42，1.77 ，0.82,0.2,0.24,0.24,0.96,0,0.48,0.22,1.52,1.32,3.3,3.41,1.62,1.34,0），Cl = c（3L，0L，0L，0L，0L，1L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L），sq = c（1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，3L，3L，3L，3L ，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L ，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L ，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L， ， 7L，7L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，7L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L， 3L，3L，3L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L， 5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L， 6L，6L，6L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L， 8L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，4L， 4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L， 5L，5L，5L，5L，5L，5L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L， 7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，8L，8L，8L，8L，8L，8L，7L，18L，12L，13L，14L，15L，16L，17L，18L，19L，20L，21L，22L，22L， ，1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L，8L，9L，10L，11L，1L，2L，3L，4L， ，4L，13L，10L，11L，12L，13L，14L，15L，16L，17L，14L，15L，16L，17L， 18L，20L，21L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L，8L，12L，13L，14L，15L，16L，17L，18L，19L，20L，21L，1L，2L，3L ，4L，3L，4L，5L，6L，16L，1L，5L，6L，6L，6L，12L， ，2L，3L，4L，5L，6L，7L，8L，9L，10L，11L，12L，13L，14L，15L，16L，17L，18L，19L，20L，21L，22L，1L，2L，3L，4L 5L，6L，3L，4L，5L，6L，7L，4L，5L，6L，7L，4L，5L，6L，7L， 8L，10L，11L，12L，13L，14L，15L，16L，17L，18L，19L，20L，21L ，1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L，4L，5L，6L，7L，4L，5L，6L，7L，4L， ，8L，9L ，10L，11L，12L，13L，14L，15L，17L，18L，19L，20L，21L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，16L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L ，8L，9L，10L，10L，10L，6L，6L，6L，10L，11L，12L， ，11L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L，8L，9L，10L，11L，1L，2L，3L， 3L，4L，5L，6L，7L，8L，9L，10L，11L，12L，13L，14L，15L，16L，17L，18L，19L，20L，21L，1L，2L，3L，4L，5L，6L ，7L，8L，12L，13L，14L，15L，16L，17L，18L，19L，20L，21L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L，8L，9L，10L，11L，12L，13L ，14L，15L，17L，18L，19L，20L，21L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，16L），p = c（1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，3L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L ，2L，2L，2L，2L，2L，2L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， ，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，3L，1L， ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， ，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L））.Names = c ，fd，cl，sq，rp，p），class =data.frame，row.names = c（NA，-363L）） 我只想删除每个 id 的行，其中只有当 fd 的所有值为$ code> data $ p ， sq & p 是因子变量，所以： data $ id data $ sq< - as.factor（data $ sq） data $ p 查看上述示例数据集，这意味着第9,10和应该保留11，因为该级别 sq 中的 p 的某些值高于 0 （为该用户）。但是，应删除行12-21。另一个例子：对于用户4，应该删除行264-263，但应该保留行276-286，因为 fd 值之一高于 0 。 所需的输出应如下所示（我手动选择）： $ b $ （list（id）= c（0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，2L，2L 2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L， ，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L， ，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L， ，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L， ，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L），fd = c（13.96,2.79,2.09， 0，1.26，7.27，3.97，4.45，0，0，0，2.45，5.28，5.78，1.65，8.67，12.04，8.37，4.23，2.07，1.87，9.05，1.18，4.03， 2.11，1.77，0.84，0，0，0，0，0，0，3.33，0.4，0.14，1.14，0，0，0，0，0，0，0，0，0.24，0，0， 0,0,0,0,0,0,0.29,1.2,2.37,4.87,3.81,0.38,0.1,0.66,1.08,0.6,1.63,0.6,2.14,0.7,0.84,3.51,5.58,2.73,3.62,0.44， 6.42,8.45,4.71，1.34，1.56，4.67，0.85，1.02，0.54，1.06，1.5，1.16，0.36，0.22，3.9，2.73，2.21，0.42，0.78，0，4.72，0.72，0.62，4.88， 0.92,2.92,2.27,4.11,1.54,1.33,2.39,1.41,4.09,3.75,1.71,2.99,6.06,3.95,0.42,1.77,0.82,0.2,0.24,0.24,0.96,0,0.48,0.22,0.75,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.90,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0.99,0. 1.5L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， ，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， ，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， 0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L， ，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，1L，0 L，0L，0L，0L，0L，1L，1L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L） = 1（1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，3L，3L，3L，3L，3L 3L，3L，3L，3L，3L，3L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L 5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L，6L ，6L，6L，6L，6L，6L，6L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L，7L， ，7L，8L，8L，7L，7L，8L，8L，8L，7L，8L，8L，8L，7L， 4L，5L，6L，3L，4L，5L，6L，3L，4L，5L，6L，3L，4L，5L，6L， 7L，8L，9L，10L，11L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L，8L，9L， 10L，11L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L，8L，9L，10L，11L，12L，13L，14L，15L，16L，17L，18L，19L， 20L，21L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L，8L，12L，13L，14L，15L，16L，17L，18L，19L，20L，21L，1L，2L，3L，4L，5L， 6L，7L，8L，9L，10L，11L，12L，13L，14L，15L，17L，18L，19L，20L，21L，1L，2L，3L，4L，5L，6L，16L），p = c ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， ，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， ，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L， 1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，1L ，1L，1L，1L，1L，1L，2L）），Names = c（id，fd，cl，sq，rp，p），row.names = c （1L，2L，3L，4L，5L，6L，7L，8L，9L，10L，11L，122L，123L，124L，125L，126L，127L，128L​​，129L，130L，131L，132L，243L，244L，245L ，246L，247L，248L，249L，250L，251L，252L，253L，265L，266L， 267L，268L，268L，270L，271L，272L，273L，274L，275L，276L，277L，278L，279L，280L，281L，282L，283L，284L，285L，286L，287L，288L，289L，290L，291L， 292L，293L，294L，295L，296L，297L，298L，299L，300L，301L，302L，303L，304L，305L，306L，307L，308L，309L，310L，311L，312L，313L，314L，315L，316L， 317L，318L，319L，320L，321L，322L，323L，324L，325L，326L，327L，328L，329L，330L，331L，332L，333L，334L，335L，336L，337L，338L，339L，340L，341L， 342L，343L，344L，345L，346L，347L，348L，349L，350L，351L，352L，353L，354L，355L，356L，357L，358L，359L，360L，361L，362L，363L），class =data框架） 任何建议如何做？解决方案如果您提供最小化示例和完整所需的输出，则会更好。这使得它更容易测试。 从您的描述中，我猜这将会工作 这里我们使用 ave 来查看按id分组的fd值，sq，p，我们检查它们是否全为0.如果它们是可删除将等于1;如果不是，0;然后我们可以使用 data [deleteable == 0，] Removing rows on multiple parameters is not too diffcult, e.g.: data[!(data$fd==0 & data$cl==0),]However, in the following dataframe:data <- structure(list(id = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), fd = c(13.96, 2.79, 2.09, 0, 1.26, 7.27, 3.97, 4.45, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2.45, 5.28, 5.78, 1.65, 8.67, 12.04, 8.37, 4.23, 2.07, 1.87, 9.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.18, 4.03, 1.12, 2.11, 1.77, 0.84, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3.33, 0.4, 0.14, 1.14, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.24, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.29, 1.2, 2.37, 4.87, 3.81, 0.38, 0.12, 0.76, 1.08, 0.6, 1.63, 0.6, 2.14, 0.7, 0.84, 3.51, 5.58, 2.73, 3.62, 0.44, 6.42, 8.45, 4.71, 1.34, 1.56, 4.67, 0.85, 1.02, 0.54, 1.06, 1.5, 1.16, 0.36, 0.22, 3.9, 2.73, 2.21, 0.42, 0.78, 0, 4.72, 0.72, 0.62, 4.88, 0.76, 0.92, 2.99, 2.27, 4.11, 0.54, 1.83, 2.39, 1.41, 4.09, 3.75, 1.71, 2.11, 0.99, 6.06, 3.95, 0.42, 1.77, 0.82, 0.2, 0.24, 0.24, 0.96, 0, 0.48, 0.22, 1.52, 1.32, 1.3, 3.41, 1.62, 1.34, 0), cl = c(3L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), sq = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 7L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 7L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 7L), rp = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 16L), p = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L)), .Names = c("id", "fd", "cl", "sq", "rp", "p"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -363L))I only want to remove the rows for each id where data$fd==0 only when all values of fd are zero for each level of data$p within each level of data$sq.The variable id, sq & p are factor variables, so:data$id <- as.factor(data$id)data$sq <- as.factor(data$sq)data$p <- as.factor(data$p)Looking at the above example dataset, this means that rows 9, 10 & 11 should be kept because some values for that level of p within that level of sq are above 0 (for that user). However, rows 12 - 21 should be removed. Another example: for user 4 the rows 264-263 should be removed, but the rows 276 - 286 should be kept because one of the fd values is above 0.The desired output should look as follows (which I selected manually):desireddata <- structure(list(id = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), fd = c(13.96, 2.79, 2.09, 0, 1.26, 7.27, 3.97, 4.45, 0, 0, 0, 2.45, 5.28, 5.78, 1.65, 8.67, 12.04, 8.37, 4.23, 2.07, 1.87, 9.05, 1.18, 4.03, 1.12, 2.11, 1.77, 0.84, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3.33, 0.4, 0.14, 1.14, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.24, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.29, 1.2, 2.37, 4.87, 3.81, 0.38, 0.12, 0.76, 1.08, 0.6, 1.63, 0.6, 2.14, 0.7, 0.84, 3.51, 5.58, 2.73, 3.62, 0.44, 6.42, 8.45, 4.71, 1.34, 1.56, 4.67, 0.85, 1.02, 0.54, 1.06, 1.5, 1.16, 0.36, 0.22, 3.9, 2.73, 2.21, 0.42, 0.78, 0, 4.72, 0.72, 0.62, 4.88, 0.76, 0.92, 2.99, 2.27, 4.11, 0.54, 1.83, 2.39, 1.41, 4.09, 3.75, 1.71, 2.11, 0.99, 6.06, 3.95, 0.42, 1.77, 0.82, 0.2, 0.24, 0.24, 0.96, 0, 0.48, 0.22, 1.52, 1.32, 1.3, 3.41, 1.62, 1.34, 0), cl = c(3L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), sq = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 7L), rp = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 16L), p = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L)), .Names = c("id", "fd", "cl", "sq", "rp", "p"), row.names = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 122L, 123L, 124L, 125L, 126L, 127L, 128L, 129L, 130L, 131L, 132L, 243L, 244L, 245L, 246L, 247L, 248L, 249L, 250L, 251L, 252L, 253L, 265L, 266L, 267L, 268L, 269L, 270L, 271L, 272L, 273L, 274L, 275L, 276L, 277L, 278L, 279L, 280L, 281L, 282L, 283L, 284L, 285L, 286L, 287L, 288L, 289L, 290L, 291L, 292L, 293L, 294L, 295L, 296L, 297L, 298L, 299L, 300L, 301L, 302L, 303L, 304L, 305L, 306L, 307L, 308L, 309L, 310L, 311L, 312L, 313L, 314L, 315L, 316L, 317L, 318L, 319L, 320L, 321L, 322L, 323L, 324L, 325L, 326L, 327L, 328L, 329L, 330L, 331L, 332L, 333L, 334L, 335L, 336L, 337L, 338L, 339L, 340L, 341L, 342L, 343L, 344L, 345L, 346L, 347L, 348L, 349L, 350L, 351L, 352L, 353L, 354L, 355L, 356L, 357L, 358L, 359L, 360L, 361L, 362L, 363L), class = "data.frame")Any suggestions how to do that? 解决方案 It's really better if you give a minimal example and complete desired output. It makes it much easier to test.From your description, i'm guessing this will workdeleteable <- with(data, ave(fd, id, sq, p, FUN=function(x) all(x==0)))Here we use ave to look at the "fd" values grouping by "id","sq","p" and we check if they are all 0. If they are deleteable will equal 1; if not, 0; Then we can remove those rows withdata[deleteable==0, ] 这篇关于根据相关条件删除行的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！ 1403页，肝出来的..