R 如何根据另一个data.table中定义的多个条件筛选data.table中的案例

我想知道是否有任何有效的方法可以通过另一个data.table中定义的多个条件过滤data.table。在这种情况下，有2个数据表：

# the filter data.table defines the condition
dt_filter<-data.table(A=c(1,2),B=c(8,7))
# dt1 the data.table to be filtered
dt1<-data.table(A=rep(c(1,2),5),B=c(8,4,3,1,1,5,9,7,1,1),C=c(rep(1,5),rep(2,5)))

ls_tmp<-lapply (1:nrow(dt_filter),function(i){
# exclude the record with the A&B defined the filter
dt1_add<-dt1[A==dt_filter[[i,1]]&B!=dt_filter[[i,2]]]
})
result<- rbindlist(ls_tmp)

#filter data.table定义了条件
dt_filter另外两种解决方案，读取更清晰，无需设置键

：

dt1[which（dt1$A==dt\u filter$A&dt1$B！=dt\u filter$B），]

现在使用%

---

dt1[dt1$A%在%dt\u过滤器$A&！（dt1$B%在%dt\u过滤器$B中），]

什么是组？请贴上标签

A、B、C

<代码>B=dtu滤波器[…这里的不相等，是打字错误吗？@Vlo列a是组id。您的代码真的很难读取。为了我们和您的利益，请尝试清理和简化！@Señor O对不起，它们已被编辑。选择具有匹配B

dt2\u add

和不匹配B

dt1\u add

的行，然后绑定lis有何意义这不等于选择了一个组的所有成员吗？这回到了我最初的问题是

！=

在

dt1\u添加一个拼写错误？由于data.table默认使用“with”，我相信您可以进一步简化为：
dt1[其中（a==dt\u filter$a&B！=dt\u filter$B），]
setkey(dt1, A)

dt1[dt_filter, allow = T][B != i.B, !'i.B']
#   A B C
#1: 1 1 1
#2: 1 1 2
#3: 1 3 1
#4: 1 9 2
#5: 2 1 1
#6: 2 1 2
#7: 2 4 1
#8: 2 5 2