Question

我试图通过我创建的字符向量对空间线数据框进行子集化我的数据如下：

> head(All_travs)
  FEATURE_ID  TRAV_No PROJECT_ID SHAPE_LENG SHAPE_LEN
0       7586 TR_220_N          1 0.17261653         0
1       7593 TR_215_N          1 0.10003741         0
2       7594 TR_210_N          1 0.06658912         0
3       7585 TR_220_S          1 0.12964761         0
4      45038     TR_8          1 0.13393442         0
5      45001    TR_14          1 0.20971781         0

如下所示，All_travs有72个以

开头的功能

    > All_travs
class       : SpatialLinesDataFrame 
features    : 72 
extent      : 154037.7, 352737.3, -480490.4, -332383.8  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=utm +zone=22 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
variables   : 5
names       : FEATURE_ID, TRAV_No, PROJECT_ID, SHAPE_LENG, SHAPE_LEN 
min values  :       7585,   TR_10,          1, 0.02586690,         0 
max values  :      58694, TR_95_S,          1, 0.73055204,         0

我发现的最接近的答案就在这里 Filtering a data frame on a vector 但由于某些原因，它对我不起作用：

当我尝试通过其元素与列Trav_No中的某些元素匹配的向量对数据帧进行子集化时：

sel<-c("TR_19", "TR_75_N", "TR_85_N", "TR_95_N")
Trav_sel<-subset(All_travs, All_travs$TRAV_No %in% sel)

它保留了0个功能......

> Trav_sel
class       : SpatialLinesDataFrame 
features    : 0 
coord. ref. : +proj=utm +zone=22 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
variables   : 5
names       : FEATURE_ID, TRAV_No, PROJECT_ID, SHAPE_LENG, SHAPE_LEN 
>

...但显然是Trav_sel $ TRAV_No

中的所有值

> All_travs$TRAV_No
[1] TR_220_N TR_210_N TR_95_S  TR_20    TR_125  
69 Levels: TR_10 TR_100_N TR_100_S TR_105_N TR_105_S TR_11 TR_110_N TR_110_S TR_115_N TR_115_S ... TR_95_S
> Trav_sel$TRAV_No
factor(0)
69 Levels: TR_10 TR_100_N TR_100_S TR_105_N TR_105_S TR_11 TR_110_N TR_110_S TR_115_N TR_115_S ... TR_95_S

当我尝试匹配时，我得到所有NAs

> match<-match(sel, All_travs$TRAV_No,)
> match
 [1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

我无法理解这种行为，或者如何正确过滤我的这个载体。有什么建议吗？

如何基于R

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