如何使用chr（“IBM”）选择TIBLE中的所有行

如何获取变量Ticker等于“AA”的所有行。数据结构是一个TIBLE。我的数据存储在返利数据中，看起来像

 A tibble: 1,048,575 x 7
   Date       Ticker CUR         CON REBATERATE FEERATE AVAILABLE
   <chr>      <chr>  <chr>     <dbl>      <dbl>   <dbl>     <dbl>
 1 09/25/2017 A      USD     1715006      0.101   1.06   10000000
 2 09/25/2017 AA     USD   251962528      0.494   0.666   4900000
 3 09/25/2017 AAAP   USD   212212690     -6.28    7.44     300000
 4 09/25/2017 AABA   USD   278946664      0.674   0.486  10000000

我试过密码：

xx<-filter(rebatedata, Ticker == "AA")

---

如果未加载包

dplyr

，则会出现此问题。有一个基本R

过滤器（来自
stats
），它具有不同的行为（
？stats:：filter
）

将线性滤波应用于单变量时间序列，或分别应用于多变量时间序列的每个序列

如果我们在未加载包的新
R
会话上执行
筛选

filter(iris, Species == 'setosa')

过滤器（虹膜，物种==“setosa”）中出错：对象“物种”不是
发现

或

统计信息中出错：：过滤器（虹膜，物种==“setosa”）：对象
未找到“物种”


现在，如果我们加载包
dplyr

library(dplyr)
filter(iris, Species == "setosa") 
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
#2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
#3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
#4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
#...

如果未加载包
dplyr
，则会出现此问题。有一个基本R
过滤器（来自
stats
），它具有不同的行为（
？stats:：filter
）

将线性滤波应用于单变量时间序列，或分别应用于多变量时间序列的每个序列

如果我们在未加载包的新
R
会话上执行
筛选

filter(iris, Species == 'setosa')

过滤器（虹膜，物种==“setosa”）中出错：对象“物种”不是
发现

或

统计信息中出错：：过滤器（虹膜，物种==“setosa”）：对象
未找到“物种”


现在，如果我们加载包
dplyr

library(dplyr)
filter(iris, Species == "setosa") 
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
#2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
#3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
#4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
#...

它应该会起作用。你能尝试一下过滤器（rebatedata，as.character（Ticker）=“AA”）
吗？如果它不起作用，请添加一个可复制的示例
dput
？它应该可以工作。你能尝试一下过滤（rebatedata，as.character（Ticker）=“AA”）

吗？或者如果它不起作用，添加一个可复制的示例

dput

？

library(dplyr)
filter(iris, Species == "setosa") 
#   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
#2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
#3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
#4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
#...