过滤多个列以及标准 - R.

Question

我发现了很多类似的问题（1，2，3是其中的一部分），但没有一个能回答我的问题：

我有这些数据：

set.seed(100)
df <- data.frame(X = sample(1:10, 100, replace=TRUE),
                 Y = sample(11:90, 100, replace=TRUE),
                 Z = sample(1000:2000, 100, replace=TRUE),
                 stringsAsFactors = FALSE)
x <- data.frame(X = c(7, 5, 3, 9),
                     Y = c(14, 13, 19, 87),
                     stringsAsFactors = FALSE)

其中x是具有特定分组和计算的df的子集。现在，我试图通过两个df列过滤x。例如，对于df中的特定行，它必须是X=7和Y=14为TRUE，或X=5和Y=13为TRUE，如果FALSE和X=7，它必须是Y<>14，依此类推。因此，标准必须同时考虑两个列。我试过这个：

> df[df$X == x$X & df$Y == x$Y,]
   X  Y    Z
28 9 87 1071

这给了我一个真正的价值，当我知道它必须至少为4（因为x是df的一个子集）

这是我正在寻找的（它给我0行）：

df[df[,c("X","Y")] %in% x[,c("X","Y")],]

预期产出：

   X  Y    Z
16 7 14 1632
28 9 87 1071
30 3 19 1297
38 7 14 1701
67 5 13 1323
77 9 87 1484
88 3 19 1951

Answer 1

可能我们需要一个inner_join

library(dplyr)
inner_join(df, x)
#  X  Y    Z
#1 7 14 1632
#2 9 87 1071
#3 3 19 1297
#4 7 14 1701
#5 5 13 1323
#6 9 87 1484
#7 3 19 1951

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如果我们还需要匹配行名称

df[do.call(paste, df[names(x)]) %in% do.call(paste, x),]
#   X  Y    Z
#16 7 14 1632
#28 9 87 1071
#30 3 19 1297
#38 7 14 1701
#67 5 13 1323
#77 9 87 1484
#88 3 19 1951