基于R dplyr中的否定陈述过滤答案

【问题标题】：filter based on negative statement in R dplyr基于R dplyr中的否定陈述过滤
【发布时间】：2020-04-11 15:02:53
【问题描述】：

我基于由&运营商加入了一个否定句我试图过滤器。在积极的表态给了我正确的东西，我不想要，但不知何故，当我在!加来表示否定声明（例如，!(logic1 & logic2)），这不是正确的返回。 P>

下面是具体的，我想用的ID是坏的，标记为列“没有好”排除行tag。

bad <- c(101, 103, 107, 110)

以下积极的语句返回正确的行，我不想： P>

df %>%
 filter(ID %in% bad & tag == "no good")

于是我加入!指示负：

df %>% filter (!(ID %in% bad & tag == "no good"))

不知何故，这踢出乡亲匹配bad无论tag“没有好”的ID。督察，以匹配bad ID的人被踢出即使tag是空白的（NA_character_）。

什么我在这里做错了吗？ P>

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r filter dplyr

【解决方案1】：

我们可以修改为|

library(dplyr)
df %>% 
     filter (!(ID %in% bad | tag == "no good"))
#    ID  tag
#1 105 good
#2 109 good

数据

bad <- c(101, 103, 107, 110)
df  <- data.frame(ID=c(101:110),tag = rep(c("good","no good"),5))

【讨论】：

【解决方案2】：

@phoebe 您可以使用稍微修改的方法获得所需的输出

df %>% filter (!(ID %in% bad) & tag != "no good")

生成测试数据框df

bad <- c(101, 103, 107, 110)
df  <- data.frame(ID=c(101:110),tag = rep(c("good","no good"),5))
> df
    ID     tag
1  101    good
2  102 no good
3  103    good
4  104 no good
5  105    good
6  106 no good
7  107    good
8  108 no good
9  109    good
10 110 no good

检查输出

library(dplyr)
> df %>% filter (!(ID %in% bad) & tag != "no good")
   ID  tag
1 105 good
2 109 good

【讨论】：