「OR」を使用してデータフレームをサブセット化するために複数の条件を組み合わせる方法は？

Rにdata.frameがあります。2つの異なる列で2つの異なる条件を試したいのですが、これらの条件を包括的にしたいのです。したがって、条件を組み合わせるために「OR」を使用したいと思います。「AND」条件を使用したいときに、以前は次の構文を使用して多くの成功を収めています。

my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) & (data$V2 < 4), ]

しかし、上記で「OR」を使用する方法がわかりません。

my.data.frame <- subset(data , V1 > 2 | V2 < 4)

この関数の動作を模倣し、関数本体に含めるのにより適切な代替ソリューション：

new.data <- data[ which( data$V1 > 2 | data$V2 < 4) , ]

一部の人々は、which不要な使用を批判しますが、NA値が不要な結果を返すのを防ぎます。上記の2つのオプションと同等のもの（つまり、V1またはV2のNAのNA行を返さない）は、次のようにwhichなります。

 new.data <- data[ !is.na(data$V1 | data$V2) & ( data$V1 > 2 | data$V2 < 4)  , ]

注：上記のコードのエラーを修正しようとした匿名の寄稿者、モデレーターによって拒否された修正に感謝します。最初のエラーを修正しているときに気づいた追加のエラーが実際にありました。NA値をチェックする条件句は、意図したとおりに処理する必要がある場合、最初にする必要があります...

> NA & 1
[1] NA
> 0 & NA
[1] FALSE

「＆」を使用する場合、引数の順序が重要になることがあります。

「|」を探しています。http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectorsを参照してください

my.data.frame <- data[(data$V1 > 2) | (data$V2 < 4), ]

完全を期すために、演算子[と[[：

set.seed(1)
df <- data.frame(v1 = runif(10), v2 = letters[1:10])

いくつかのオプション

df[df[1] < 0.5 | df[2] == "g", ] 
df[df[[1]] < 0.5 | df[[2]] == "g", ] 
df[df["v1"] < 0.5 | df["v2"] == "g", ]

df $ nameはdf [["name"、exact = FALSE]] と同等です。

使用dplyr：

library(dplyr)
filter(df, v1 < 0.5 | v2 == "g")

使用sqldf：

library(sqldf)
sqldf('SELECT *
      FROM df 
      WHERE v1 < 0.5 OR v2 = "g"')

上記のオプションの出力：

          v1 v2
1 0.26550866  a
2 0.37212390  b
3 0.20168193  e
4 0.94467527  g
5 0.06178627  j