我有一个或多或少看起来像这样的数据框：
tail(df)
# A tibble: 6 x 3
GEOGCD OPER_DATE TERM_DATE
<chr> <dttm> <dttm>
1 E05006867 2009-01-01 00:00:00 2019-03-31 00:00:00
2 E05006868 2009-01-01 00:00:00 2019-03-31 00:00:00
3 E05000066 2009-01-01 00:00:00 2018-05-02 00:00:00
4 E05000067 2009-01-01 00:00:00 2018-05-02 00:00:00
5 E05000068 2009-01-01 00:00:00 2018-05-02 00:00:00
6 E05000064 2018-05-01 22:00:00 NA
str(df)
tibble [52 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ GEOGCD : chr [1:52] "E05000064" "E05000065" "E05000066" "E05000067" ...
$ OPER_DATE: POSIXct[1:52], format: "2009-01-01 00:00:00" "2009-01-01 00:00:00" "2009-01-01 00:00:00" ...
$ TERM_DATE: POSIXct[1:52], format: "2018-05-02" "2018-05-02" "2018-05-02" ...
我想要做的是只选择那些 TERM_DATE 高于 2018-12-31 或者是 NA 的人。基本上是这样的：
3 E05000066 2009-01-01 00:00:00 2018-05-02 00:00:00
4 E05000067 2009-01-01 00:00:00 2018-05-02 00:00:00
5 E05000068 2009-01-01 00:00:00 2018-05-02 00:00:00
6 E05000064 2018-05-01 22:00:00 NA
我尝试过不同的东西，像这样：
library(lubridate)
library(dplyr)
df%>%
filter(TERM_DATE> as.Date("2018-12-31"| is.na(TERM_DATE)))
但我不断收到如下错误：
错误：
filter()输入有问题..1。
x 运算仅适用于数字、逻辑或复杂类型
ℹ 输入..1是TERM_DATE > as.Date("2018-12-31" | is.na(TERM_DATE)).
你们中有人能理解为什么会这样，我应该做什么吗？
谢谢！
试试这个方法：
library(dplyr)
#Code
newdf <- df%>%
filter(TERM_DATE> as.POSIXct("2018-12-31") | is.na(TERM_DATE))
输出：
GEOGCD OPER_DATE TERM_DATE
1 E05006867 2009-01-01 00:00:00 2019-03-31
2 E05006868 2009-01-01 00:00:00 2019-03-31
3 E05000064 2018-05-01 22:00:00 <NA>
@StupidWolf的智能解决方案也有效：
#Code 2
df%>%
filter(TERM_DATE> as.Date("2018-12-31") | is.na(TERM_DATE))
输出：
GEOGCD OPER_DATE TERM_DATE
1 E05006867 2009-01-01 00:00:00 2019-03-31
2 E05006868 2009-01-01 00:00:00 2019-03-31
3 E05000064 2018-05-01 22:00:00 <NA>
可以使用以下方法达到 OP 的预期输出：
#Code 3
newdf <- df%>%
filter(TERM_DATE< as.POSIXct("2018-12-31") | is.na(TERM_DATE))
输出：
GEOGCD OPER_DATE TERM_DATE
1 E05000066 2009-01-01 00:00:00 2018-05-02
2 E05000067 2009-01-01 00:00:00 2018-05-02
3 E05000068 2009-01-01 00:00:00 2018-05-02
4 E05000064 2018-05-01 22:00:00 <NA>
或使用as.Date(). 您需要将比较更改为<.
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