Filterung data.frame basierend auf row_number()

Question

UPDATE: dplyr aktualisiert wurde, da diese Frage gestellt wurde und führt nun als die OP

Ich versuche, die zweiten auf die siebte Zeile zu bekommen in einem gesuchten data.frame mit dplyr.

Ich bin dies zu tun:

require(dplyr) 
df <- data.frame(id = 1:10, var = runif(10)) 
df <- df %>% filter(row_number() <= 7, row_number() >= 2) 

Aber das wirft einen Fehler.

Error in rank(x, ties.method = "first") : 
    argument "x" is missing, with no default 

ich weiß, ich leicht machen könnte:

df <- df %>% mutate(rn = row_number()) %>% filter(rn <= 7, rn >= 2) 

Aber ich möchte verstehen, warum mein erster Versuch nicht funktioniert.

Answer 1

Die row_number() Funktion die Zeilennummer jedes Elements nicht einfach zurückgeben und so kann nicht, wie Sie verwendet werden soll:

• ‚row_number‘: Äquivalent zu ‚Rang (ties.method =‚first‘) '

Sie sagen nicht wirklich, was Sie wollen, die row_number von. In Ihrem Fall:

df %>% filter(row_number(id) <= 7, row_number(id) >= 2) 

funktioniert, weil id sortiert und so row_number(id) ist 1:10. Ich weiß nicht, was row_number() wertet in diesem Zusammenhang auf, aber wenn ein zweites Mal dplyr genannt hat aus den Dingen, es zu füttern und Sie erhalten die äquivalent:

> row_number() 
Error in rank(x, ties.method = "first") : 
    argument "x" is missing, with no default 

Das ist richtig es Ihr Fehler ist.

Wie auch immer, das ist nicht die Möglichkeit, Zeilen auszuwählen.

Sie müssen lediglich df[2:7,] zu tiefgestellt, oder wenn Sie überall auf Rohren bestehen:

> df %>% "["(.,2:7,) 
    id  var 
2 2 0.52352994 
3 3 0.02994982 
4 4 0.90074801 
5 5 0.68935493 
6 6 0.57
7 7 0.01489950 

Answer 2

Hier ist eine andere Art und Weise ist Zeilennummer basierte Filterung in einer Pipeline zu tun.

df <- data.frame(id = 1:10, var = runif(10)) 

    df %>% .[2:7,] 

    > id  var 
     2 2 0.28817 
     3 3 0.56672 
     4 4 0.96610 
     5 5 0.74772 
     6 6 0.75091 
     7 7 0.05165 

Answer 3

Eigentlich ist dplyr slice Funktion für diese Art von subsetting gemacht wird:

df %>% slice(2:7) 

(Ich bin ein wenig spät, um die Partei, sondern dachte, dass ich dies für zukünftige Leser hinzufügen würde)