使用filter()和str_detect()按多种模式过滤

Question

我想使用 filter() 和 str_detect() 匹配多个模式来过滤数据帧，而不需要多次调用 str_detect() 函数。在下面的示例中，我想过滤数据框

df

以仅显示包含字母

a

f

和

o

的行。

df <- data.frame(numbers = 1:52, letters = letters)
df %>%
    filter(
        str_detect(.$letters, "a")|
        str_detect(.$letters, "f")| 
        str_detect(.$letters, "o")
    )
#  numbers letters
#1       1       a
#2       6       f
#3      15       o
#4      27       a
#5      32       f
#6      41       o

我已尝试以下

df %>%
    filter(
        str_detect(.$letters, c("a", "f", "o"))
     )
#  numbers letters
#1       1       a
#2      15       o
#3      32       f

并收到以下错误

警告消息：在 stri_detect_regex(string, pattern, opts_regex = opts(pattern)) ：较长的对象长度不是较短对象的倍数 物体长度

Answer 1

使用 filter() 和 str_detect() 完成此操作的正确语法是

df %>%
  filter(
      str_detect(letters, "a|f|o")
  )
#  numbers letters
#1       1       a
#2       6       f
#3      15       o
#4      27       a
#5      32       f
#6      41       o

Answer 2

这可以用“&”而不是“|”来实现吗？ （抱歉没有足够的代表发表评论）

Answer 3

为了进一步综合接受的答案，还可以定义一个具有感兴趣的搜索模式的向量，并使用其

paste

参数将这些向量与

collapse

连接起来，其中搜索标准 'or' 定义为

'|'

且搜索条件 'and' 为

'&'

.

这可能很有用，例如，当搜索模式在脚本中的其他位置自动生成或从源读取时。

#' Changing the column name of the letters column to `lttrs`
#' to avoid confusion with the built-in vector `letters`
df <- data.frame(numbers = 1:52, lttrs = letters)

search_vec <- c('a','f','o')
df %>% 
    filter(str_detect(lttrs, pattern = paste(search_vec, collapse = '|')))

#  numbers letters
#1       1       a
#2       6       f
#3      15       o
#4      27       a
#5      32       f
#6      41       o