我有一个很大的数据框，其中有一列包含数字和字母代码。像这样的东西：
| 身份证 | 死亡原因 |
|---|---|
| 1 | K703 |
| 2 | N19X |
| 3 | C069 |
| 4 | C07X |
| 5 | D181 |
| 6 | R99X |
| 7 | D371 |
| 8 | E117 |
| 9 | D489 |
| 10 | D500 |
我需要过滤并保留所有以字母C开头的代码和以字母D开头的代码，但仅限于0到48之间的数字（即D00，D10，D20，D48），D49开始的数据不再是需要。
我已经成功过滤掉了字母 C 代码，因为很容易要求使用 dplyr 和 stringr 保留以字母 C 开头的字符。
df_filtered <- df %>%
filter(str_detect(death_cause, "^C"))
但是，我还需要保留特定的 D 代码。 我的一个想法是用 D 代码的字符创建一个向量
D_codes <- paste("D", 00:48, sep = "")
我的问题是如何使用 dplyr 和 stringr（一般来说是 tidyverse）函数过滤 C 代码旁边的其他字符模式。
我尝试过：
df_filtered <- df %>%
filter(str_detect(death_cause, "^C") | str_detect(death_cause, D_codes ) )
如果您能给我任何帮助，我将不胜感激。
您走在正确的道路上。您需要为您的 D 代码填充个位数：
library(stringr)
D_codes <- str_c("D", str_pad(0:48, 2, pad = "0"))
并且只需使用
%in%str_detect()df %>%
filter(str_starts(death_cause, "C") | death_cause %in% D_codes))