R 按字符向量列表筛选数据帧

我试图根据字符向量列表过滤数据帧，并获得每个向量的输出。下面是一个例子来澄清我的问题：

这就是我拥有的数据类型

fruit <- c("Apple", "Banana", "Cherry")
vegetable <- c("Leek", "Courgette")
ls <- list(fruit, vegetable)
df <- data.frame(type = c("Apple", "Courgette", "Cherry"), 
                 quantity = c(10, 5, 3))                                  

从这个问题中得到启发：，我试着运行代码

newDF <- df[which((names(df) %in% fruit ==TRUE)),]

newDF试试这个：

#Code
L <- lapply(ls,function(x) data.frame(type=x[x %in% df$type]))
names(L) <- paste0('new_df_',c('fruit','vegetable'))

试试这个：

#Code
L <- lapply(ls,function(x) data.frame(type=x[x %in% df$type]))
names(L) <- paste0('new_df_',c('fruit','vegetable'))

我们可以使用
ls
，
子集
上的循环，使用
list2env
创建新对象

list2env(setNames(lapply(ls, function(x) subset(df, 
     type %in% x, select = type)),
         paste0('new_df_', c('fruit', 'vegetable'))), .GlobalEnv)

-输出

new_df_fruit
#    type
#1  Apple
#3 Cherry

new_df_vegetable
#       type
#2 Courgette

我们可以使用
ls
，
子集
上的循环，使用
list2env
创建新对象

list2env(setNames(lapply(ls, function(x) subset(df, 
     type %in% x, select = type)),
         paste0('new_df_', c('fruit', 'vegetable'))), .GlobalEnv)

-输出

new_df_fruit
#    type
#1  Apple
#3 Cherry

new_df_vegetable
#       type
#2 Courgette

如何得到水果载体的66%和50%，是66%，因为载体中存在的3个值中有2个也存在于df中。50%是因为2个值中有1个也在df中。如何得到66%和50%的水果载体是66%，因为载体中3个值中有2个也在df中。50%是因为2个值中有1个也在df中。