丢弃二元数据的特定列值的行

Question

我的数据看起来像这样：

cnme1 cnme2 year  midonging  midonset
USA   RUS   1945  0          0
USA   RUS   1946  0          1
USA   RUS   1947  1          0 
USA   RUS   1948  1          0
USA   RUS   1949  0          0
USA   UK    1945  0          0
USA   UK    1946  0          0
USA   UK    1947  0          0
.
.
.
USA  RUS   2010   0           0

每一行由国家对偶年份和变量组成，这些变量表示国家对偶是否涉及某种类型的冲突。一些二元年份(美国-俄罗斯)持续多年的冲突，而另一些(美国-英国)没有任何冲突。

我想对那些在某个时候卷入了某种冲突的国家--二元组进行分类。因此，基本上消除了任何国家/地区(例如美国-英国)其中某些变量在整个时间内都被编码为“0”，并保留在二元历史中发生冲突的变量(例如，美国-叙利亚或美国-委内瑞拉)。

Answer 1

您可以执行以下操作。

library(dplyr)

df %>% filter(midonging + midonset != 0)

# # A tibble: 3 x 5
#   cnme1 cnme2  year midonging midonset
#   <chr> <chr> <dbl>     <dbl>    <dbl>
# 1 USA   RUS    1946         0        1
# 2 USA   RUS    1947         1        0
# 3 USA   RUS    1948         1        0

Data

df <- structure(list(cnme1 = c("USA", "USA", "USA", "USA", "USA", "USA", 
"USA", "USA"), cnme2 = c("RUS", "RUS", "RUS", "RUS", "RUS", "UK", 
"UK", "UK"), year = c(1945, 1946, 1947, 1948, 1949, 1945, 1946, 
1947), midonging = c(0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0), midonset = c(0, 
1, 0, 0, 0, 0, 0, 0)), row.names = c(NA, -8L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

Answer 2

使用base R

df[rowSums(df[c("midonging", "midonset")]) >0,]