! grep in R-查找不匹配的项

我想在数据框中查找与模式不匹配的行

 Key = c(1,2,3,4,5)
 Code = c("X348","I605","B777","I609","F123")
 df1 <- data.frame(Key, Code)

Key=c（1,2,3,4,5）
代码=c（“X348”、“I605”、“B777”、“I609”、“F123”）
df1此外，您可以尝试以下方法：

 Key = c(1,2,3,4,5)
Code = c("X348","I605","B777","I609","F123")
df1 <- data.frame(Key, Code)
toRemove<-grep("^I60", df1$Code)
df2 <- df1[-toRemove,]

Key=c（1,2,3,4,5）
代码=c（“X348”、“I605”、“B777”、“I609”、“F123”）
df1您可以使用
[
操作符

df1[!grepl("I60", Code),]

（建议@Hugh:）另一种方式是

df1[!grepl("I60",df1$Code),]

这是关于数组索引的参考手册，它是通过
[
完成的：

子集（df1，！grepl（^I60），code））
不确定您认为
grep
不起作用的意思。
df1[grep（^I60），df1$code，invert=TRUE），]
或
df1[-grep（^I60，df1$code），]
似乎效果不错。我也不明白为什么会有人使用
子集
。它总是提醒我，出于某种原因，人们不得不使用
plyr
。公平点，只是（不好）习惯，但我是R新手。谢谢你的评论，谢谢。投票赞成在那里使用“invert”—出于某种原因，我在使用grep.Neat时没有使用这个标志。在与管道结合排除多个对象时也能很好地工作。例如df1[grep（^I60 | ^F123），df1$Code，invert=TRUE，]JFY，使用which（grepl）
与仅使用
grep
相同此答案给出了正确答案，但不应接受，因为它不必要地复杂。+1尽管注意
，但code
仅在创建变量独立于数据帧时才有效。（如果
code
不是环境中的一个对象，而只是一个列名，那么该代码将不起作用——尽管只需要一个微小的修改。）就像@Hugh说的，这对真实的数据集不起作用，更不用说这里的两个答案早就在评论中提供了。是的，谢谢你的简化。我必须更多地使用[operator！
df1[!grepl("I60",df1$Code),]