R函数过滤/子集（以编程方式）一个变量上的多个值[重复]

Question

是否有一个函数可以接受一个数据集、一个列、一个运算符，但需要几个值来评估一个条件？

v1 <- c(1:3)
v2 <- c("a", "b", "c")
df <- data.frame(v1, v2)

子集的选项（以编程方式）

result <- df[df$v2 == "a" | df$v2 == "b", ]
result
1  1  a
2  2  b

或者，为了更稳健

result1 <- df[ df[[2]] == "a" | df[[2]] == "b", ]
result1
  v1 v2
1  1  a
2  2  b

或者，为了更简单的语法：

library(dplyr)
result2 <- filter(df, v2 == "a" | v2 == "b")
result2
  v1 v2
1  1  a
2  2  b

（假设我可以在函数中安全地使用 dplyr 的 filter() 是否正确？ )

我没有在上面包含子集（），因为它已知仅用于交互使用。

在上述所有情况下，都必须重复条件 (v2 == "a" | v2 == "b")。

我正在寻找一个可以将向量传递给参数的函数，例如 c("a", "b")，因为我想传递大量值并自动执行该过程。

这样的功能可能是这样的：

fun(df, col = v2, operator = "|", value = c("a", "b")

谢谢

Answer 1

如果要检查的元素数量大于 1，我们可以使用%in%。

df[df$v2 %in% c('a', 'b'),]
#   v1 v2
#1  1  a
#2  2  b

或者如果我们使用subset，df$ 可以被删除

subset(df, v2 %in% c('a', 'b'))

或者dplyr::filter

filter(df, v2 %in% c('a', 'b'))

这可以包装在一个函数中

f1 <- function(dat, col, val){
 filter(dat, col %in%  val)
 }

f1(df, v2, c('a', 'b'))
#  v1 v2
#1  1  a
#2  2  b

如果我们需要使用==，我们可以循环vector以在list中进行比较，并将Reduce与|一起使用

df[Reduce(`|`, lapply(letters[1:2], `==`, df$v2)),]