dplyr/tidy基于子字符串过滤向量的方法？

我们可以看到一些很好的例子；对于向量，是否有一种整洁的方法可以做到这一点？（即没有或类似）

例子 我尝试了在data.frame上工作的方法

# Leave only words that don't begin with 'cat'

vec <- c("cat", "catamaran", "dog", "mouse", "catacombs")

vec %>% filter(substr(1, 3) != "cat") # %>% ... etc

注 我们可以使用类似于

vec%>%{.[！grepl（“cat”，）]}

，或者更准确地说是

vec%>%{.[substr（，1，3）！=“cat”]}

，但我会尝试找到

对初学者更友好，具有更多口头描述功能（例如，一个完全的新手可能会猜到“过滤器”的作用，但可能不会猜到“grepl”）

语法不那么挑剔（尽可能少的

{

和

}

）

更优雅的管道（例如

vec%%>%过滤器（…）%%>%下一步操作

）

包含尽可能少的重复，注意

grepl

方法使用原始向量（由

表示）两次（而理想情况下仅使用一次）

---

我认为

tidyverse

更适合于数据帧/列表，而不是向量。如果要执行多个操作，则需要管道，但在这里，您可以使用单个函数（

grep

）获得预期结果，而无需任何管道

grep('^cat', vec, value = TRUE, invert = TRUE)
#[1] "dog"   "mouse"

---

或者将向量转换为数据帧，然后使用

library(dplyr)
library(tibble)

vec %>% enframe() %>% filter(!startsWith(value, 'cat'))

或

---

如果您不介意使用不同的软件包，可以使用

stringi

软件包中的

stri\u detect\u fixed

功能

install.packages('stringi')
library(stringi)

vec <- c("cat", "catamaran", "dog", "mouse", "catacombs")
vec[stri_detect_fixed(vec, 'cat')]

---

然后，您应该能够将其传输到您想要的任何命令。

使用

tidyverse

，我们可以将其转换为

tibble

，在

过滤器中使用
stru-detect
和
拉取
值

library(dplyr)
library(stringr)
tibble(vec) %>%
      filter(!str_detect(vec, "^cat")) %>%
      pull(vec)
#[1] "dog"   "mouse"


或使用
magrittr

vec %>%
     str_detect("^cat") %>%
     `!` %>%
     magrittr::extract(vec, .)
#[1] "dog"   "mouse"

使用
purrr
处理向量

library(purrr)
library(stringr)

vec <- c("cat", "catamaran", "dog", "mouse", "catacombs")
vec %>% discard(.p=str_detect, pattern = "^cat")

库（purrr）
图书馆（stringr）
向量%discard（.p=str_detect，pattern=“^cat”）

library(dplyr)
library(stringr)
tibble(vec) %>%
      filter(!str_detect(vec, "^cat")) %>%
      pull(vec)
#[1] "dog"   "mouse"

vec %>%
     str_detect("^cat") %>%
     `!` %>%
     magrittr::extract(vec, .)
#[1] "dog"   "mouse"

library(purrr)
library(stringr)

vec <- c("cat", "catamaran", "dog", "mouse", "catacombs")
vec %>% discard(.p=str_detect, pattern = "^cat")