筛选列不像列表中任何值的数据集

Question

我想筛选一个列不像列表中任何值的数据集。

我试过不同的方法，但它们不起作用

month <- c("2022-02", "2022-02", "2022-03", "2022-03", "2022-05","2022-06", "2022-07","2022-02", "2022-04","2022-5","2022-6","2022-7")
total_amount <- c(100, 200, 500, 600, 700, 300, 500, 900, 900, 600, 500, 700)
merchant_name <- c("fpay", "gpay", "upay", "zpay","tpay","spay","mpay", "dpay", "bpay", "opay", "npay", "ypay")

df <- data.frame(month, total_amount, merchant_name)

a <- c("fpay", "gpay", "upay", "zpay","tpay","spay","mpay")
df1 = df %>% list.filter(!merchant_name %like% a)

或

df1 = subset(df, !merchant_name%like% a)

或

df1 <- df[apply(df,1,function(x) sum(!x %like% a)>=1),]

然而，df1的观测数与df相同，一点也不滤波。我收到一条警告信息：

在grepl中(模式，向量，ignore.case = ignore.case，固定)：参数'pattern‘的长度>1，并且只使用第一个元素

请帮帮我。非常感谢

Answer 1

如果这些是子字符串，则在使用grepl对'a‘中的元素进行paste之后使用collapse = "|"

subset(df, grepl(paste(a, collapse = "|"), merchant_name))

或者使用%like%

subset(df, Reduce(`|`, lapply(a, \(x) merchant_name %like% x)))

Answer 2

只需做：

df[! df$merchant_name %in% a, ]

为了理解这段代码，让我们从内到外工作。

首先，表达式df$merchant_name %in% a。这将创建一个逻辑向量( TRUE或FALSE值的向量)，并为df$merchant_name中的每个元素(因此也包括df中的每一行)创建一个条目。如果每一行的条目在a和FALSE中，则对应的条目是NA(从技术上讲，如果条目本身是NA，则会有特殊情况)。

然后，! df$merchant_name %in% a否定前面的表达式。这与我们查找那些不与列表匹配的行的意图相匹配。

最后，我们可以使用前面的表达式来子集/过滤所需条目的df。为此，我们将使用前面的表达式作为行位置的索引向量(例如，在df[i, j]中，i是行位置的索引向量，j是列位置的索引向量)。带我们走一圈：

df[! df$merchant_name %in% a, ]