Como combinar várias condições para subconjunto de um quadro de dados usando "OU"?

Eu tenho um data.frame em R. Quero tentar duas condições diferentes em duas colunas diferentes, mas quero que essas condições sejam inclusivas. Portanto, eu gostaria de usar "OR" para combinar as condições. Eu usei a seguinte sintaxe antes com muito sucesso quando queria usar a condição "AND".

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

Mas não sei como usar um 'OU' acima.

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

Uma solução alternativa que imita o comportamento dessa função e seria mais apropriada para inclusão dentro de um corpo da função:

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

Algumas pessoas criticam o uso whichcomo não necessário, mas isso impede que os NAvalores retornem resultados indesejados. O equivalente (.ie, não retornando linhas de NA para nenhum NA de V1 ou V2) às duas opções demonstradas acima sem a opção whichseria:

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

Nota: quero agradecer ao colaborador anônimo que tentou corrigir o erro no código imediatamente acima, uma correção que foi rejeitada pelos moderadores. Na verdade, houve um erro adicional que eu notei quando corrigi o primeiro. A cláusula condicional que verifica os valores de NA precisa ser a primeira a ser tratada como pretendia, pois ...

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

A ordem dos argumentos pode ser importante ao usar '& ".

Você está procurando "|." Consulte http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Logical-vectors

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

Por uma questão de integridade, podemos usar os operadores [e [[:

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

Várias opções

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 é equivalente a df [["name", exato = FALSE]]

Usando dplyr:

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

Usando sqldf:

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

Saída para as opções acima:

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