我有一张表，例如以下示例，该表是从df中获得的（0 ==控件； 1 == case；标题数字是分层）：
208 209 210 211 212 213
0 4 16 3 5 2 0
1 0 7 2 0 6 2
我需要创建一个新的df，以0个案例（1）或控件（0）删除这些层次。
到目前为止，我创建了以下代码，该代码创建了带有逻辑的向量：
table(df$status, df$strata)>0
但还没有走得更远。
我们可以用 subset
subset(df, strata %in% dimnames(tbl)[[2]][colSums(tbl==0)==0])
# status strata
#1 0 211
#5 1 209
#7 0 209
#8 1 208
#9 1 211
#10 0 208
我认为问题不在于检查'df'是否等于0。实际上，OP希望基于频率对数据集进行子集化。
一个紧凑的选择是使用 data.table
library(data.table)
setDT(df)[, if(uniqueN(status)>1) .SD , by = .(strata)]
# strata status
#1: 211 0
#2: 211 1
#3: 209 1
#4: 209 0
#5: 208 1
#6: 208 0
即，我们在这里将所述“data.frame”到“data.table”（ setDT(df)），由“地层”分组，if在length所述的unique在“状态”要素是大于1（在这种情形2），我们得到的所述子集数据表（.SD）。
使用类似逻辑的一个选项dplyr是
library(dplyr)
df %>%
group_by(strata) %>%
filter(n_distinct(status)>1)
set.seed(24)
df <- data.frame(status = sample(0:1, 10, replace=TRUE),
strata = sample(208:213, 10, replace = TRUE))
tbl <- table(df)
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