阅读符合R中特定要求的表格

我正在从一个包含数千条记录的.txt文件中读取数据

table1 <- read.table("teamwork.txt", sep ="|", fill = TRUE)

但是，我只想读入具有“S”或“M”代码的数据：

我试着在专栏上写下：

newdata <- subset(table1, code = 'S' |'M')

---

newdata如果有数千条或上万条记录（可能不是数百万条记录），您应该能够在读入所有数据后进行筛选：

> library(tidyverse)
> df %>% filter(code=="S"|code=="M")
# A tibble: 2 x 4
  f_name  l_name hours_worked code 
  <fct>   <fct>         <dbl> <fct>
1 Richard Copton         4.50 M    
2 Tina    Bar           10.0  S    

>库（tidyverse）
>df%>%过滤器（代码==“S”|代码==“M”）
#一个tibble:2x4
f_姓名l_姓名工作时间代码
1理查德·科普顿4.50米
2蒂娜巴10.0秒

如果您真的希望只拉入满足条件的行，请尝试
sqldf
包，如这里的示例所示：
您可以尝试

cols_g <- table1[which(table1$code == "S" | table1$code == "M",]

cols\g它在过滤器impl（.data，quo）中给了我
错误：评估错误：找不到对象“code”。
错误，有什么想法吗？我加载了你在问题中包含的数据，作为一个名为
df
的数据框，其中包含四个变量：
f_name
，
l_name
，
工作时间
，和
code
。如果您的数据帧名称不同，只需替换上述代码中的
df
；同样，如果变量名不同于
code
，则必须使用变量名。语法不正确。错误源于使用
=
而不是
=
。尝试
子集（表1，code='S'| code='M'）
cols_g <- table1[which(table1$code == "S" | table1$code == "M",]

cols_g <- subset(table1, code=="S" | code=="M")

library(dplyr)
cols_g <- table1 %>% filter(code=="S" | code=="M")