Question

在大型数据帧上使用dplyr时，我经常使用多个过滤参数。通常我可以将这些全部包含在一个filter参数中。但是，我喜欢dplyr允许您逐步思考数据处理方式的方式，因此这些过滤器通常可以连续使用。

然而，我常常不仅希望将这些连续滤波器产生的观测值保持在新的df中，而且还要保留原始df中未包含在单独df中的观测结果。

例如此数据集：

set.seed(123)
colors<- c( rep("yellow", 5), rep("blue", 5), rep("green", 5) )
shapes<- c("circle", "star", "oblong")
numbers<-sample(1:15,replace=T)
group<-sample(LETTERS, 15, replace=T)
mydf<-data.frame(colors,shapes,numbers,group)
mydf


   colors shapes numbers group
1  yellow circle       5     X
2  yellow   star      12     G
3  yellow oblong       7     B
4  yellow circle      14     I
5  yellow   star      15     Y
6    blue oblong       1     X
7    blue circle       8     S
8    blue   star      14     Q
9    blue oblong       9     Z
10   blue circle       7     R
11  green   star      15     S
12  green oblong       7     O
13  green circle      11     P
14  green   star       9     H
15  green oblong       2     D

在这里，假设我想按照以下规则进行过滤（我知道按照不同的顺序进行过滤可能更有意义，例如先按颜色进行过滤，但为了参数）：

mydf %>% 
  filter (numbers <= 5 | numbers >= 12) %>% 
  filter (group=="X" | group =="Y" | group == "Z") %>% 
  filter (colors=="yellow")

返回：

  colors shapes numbers group
1 yellow circle       5     X
2 yellow   star      15     Y

我的问题是，我怎样才能将过滤器返回的原始'mydf'中的13个观测结果保存到单独的df中？有一种可爱的dplyr方式吗？

Answer 1

我建议

sepDf <- setdiff(mydf, mydf.filtered)

通过用dplyr-R过滤来确定未包括的观察结果

1 个答案: