我有一个像这样的数据框：
> df
id type
1 1 a
2 1 a
3 1 b
4 1 a
5 1 b
6 2 a
7 2 a
8 2 b
9 3 a
10 3 a
我想保留每个组（id）的所有行，直到类型列中第一次出现值“b”为止。对于没有类型“b”的组，我想保留他们的所有行。
生成的数据框应如下所示：
> dfnew
id type
1 1 a
2 1 a
3 1 b
4 2 a
5 2 a
6 2 b
7 3 a
8 3 a
我尝试了以下代码，但它保留了除第一次出现“b”之外具有值“a”的其他行，并且仅排除了“b”的其他出现，这不是我想要的。请看下面的第 4 行。我想摆脱它。
> df %>% group_by(id) %>% filter(cumsum(type == 'b') <= 1)
Source: local data frame [7 x 2]
Groups: id
id type
1 1 a
2 1 a
3 1 b
4 1 a
5 2 a
6 2 a
7 2 b
8 3 a
9 3 a
你可以结合match or which with slice或（如@Richard所述）which.max
library(dplyr)
df %>%
group_by(id) %>%
slice(if(any(type == "b")) 1:which.max(type == "b") else row_number())
# Source: local data table [8 x 2]
# Groups: id
#
# id type
# 1 1 a
# 2 1 a
# 3 1 b
# 4 2 a
# 5 2 a
# 6 2 b
# 7 3 a
# 8 3 a
或者你可以尝试一下data.table
library(data.table)
setDT(df)[, if(any(type == "b")) .SD[1:which.max(type == "b")] else .SD, by = id]
# id type
# 1: 1 a
# 2: 1 a
# 3: 1 b
# 4: 2 a
# 5: 2 a
# 6: 2 b
# 7: 3 a
# 8: 3 a
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