如何根据名称在R中分隔一组数据

我有一个csv，R中有一组车。如何设置数据，使其中一组包含三辆特定的车，而另一组是其余的车？我试过了

carA=someintervalvariable[car=="carA"]
carB=someintervalvariable[car=="carB"]
carC=someintervalvariable[car=="carC"]
ABC=which(c("A","B","C"))
others=someintervalvariable[-ABC]

及

---

我认为你必须提供一个可复制的例子，因为我的想法是你的问题“可能”（我打赌它确实）包括正则表达式，因此有大量的可能性

首先，请看一下这段代码，让我们知道它是否对您有用。它允许您选择所有

car_X

，其中

X

是所有字母（大写和非大写），除了从z到d的字母

cars <- c("car_A", "car_B", "car_C", "car_D", "car_E")
car1 <- grep("car_[^d-zD-Z]", cars, value = TRUE )
car1
[1] "car_A" "car_B" "car_C"

---

请显示几行数据和预期结果。尝试%中的

%而不是
=
您应该定义一个分类变量
数据$cargroup=0；data$cargroup[car%in%carlist[[1]]]Horace，您的问题和预期结果都无法从帖子中理解@流浪汉：如果有帮助的话，我已经添加了一个数据示例。我的问题是“汽车A、B、C的满意度比其他的高吗？”我只需要知道如何将汽车A、B、C设置为一个变量，这样我就可以将其与保存到不同变量中的D、E、F、G进行比较。看起来您的数据集是
摘要（yourdata）
的输出。回答得好。为了得到补码（car\u D和car\u E），他们可以在选择之前放置一个
-
：
数据[-grep（“car\u[a-cA-C]”，data[，1]），]
car         mpg         satisfaction   
 carA:1   Min.   :12.00   Min.   :0.2000  
 carB:1   1st Qu.:21.00   1st Qu.:0.3850  
 carC:1   Median :23.00   Median :0.5600  
 carD:1   Mean   :22.43   Mean   :0.5386  
 carE:1   3rd Qu.:24.50   3rd Qu.:0.7150  
 carF:1   Max.   :31.00   Max.   :0.8100  
 carG:1                                  

cars <- c("car_A", "car_B", "car_C", "car_D", "car_E")
car1 <- grep("car_[^d-zD-Z]", cars, value = TRUE )
car1
[1] "car_A" "car_B" "car_C"

values <- rnorm(5)
data <- data.frame(cars, values)
data1 <- data[grep( "car_[a-cA-C]", data[ ,1] ) , ]
> data1
   cars     values
1 car_A -1.8553913
2 car_B -0.3562586
3 car_C -0.3208530