R语言如何筛选数据框中变化率超30%对应的唯一IDs

你当前的代码存在两个核心问题：

• R的if()判断接收逻辑向量时，默认只会读取第一个元素的值做判断，本身就不适合用来做逐行筛选的逻辑
• 即便条件成立，你直接调用unique(df$IDs)是对全表的ID去重，没有先过滤符合perc_change>30的行

基础R写法（无需安装额外包） #

先筛选出所有perc_change大于30的行，再对这些行对应的IDs去重即可，一行代码就能实现：

# 写法1
unique(df$IDs[df$perc_change > 30])

# 写法2 等价
unique(df[df$perc_change > 30, "IDs"])

运行后返回的结果就是你需要的：1 2 3

dplyr写法（tidyverse风格，可读性更高） #

如果你习惯用tidyverse生态的工具，可以用如下写法：

library(dplyr)

# 返回向量形式的结果
df %>% 
  filter(perc_change > 30) %>% 
  pull(IDs) %>% 
  unique()

# 返回数据框形式的结果
df %>% 
  filter(perc_change > 30) %>% 
  distinct(IDs)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者seak23