R 使用两个变量筛选data.table，一种优雅快速的方法

我想问一下，是否有一种方法可以根据多个变量的组合进行过滤。更具体地说：

library(dplyr)
library(plyr)
library(data.table)

data <- iris %>% cbind( group = rep(c("a", "b", "c"), nrow(iris))) %>% as.data.table()

   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species group
1:          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa     a
2:          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa     b
3:          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa     c
4:          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa     a
5:          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa     b
6:          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa     c

但是，我想知道是否有一种更有效/更快/更容易的方法： 大概是这样的：

data[.(Species, group) %in% filter] # does not work

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在这种情况下，您可以这样做

data[filter, on=names(filter), nomatch=0]

看

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用于类似的筛选联接。

@Jaap我猜该链接用于更复杂的筛选操作，如

on=（x=x，y！=y）

。在这里，我认为，

data[filter，on=names（filter），nomatch=0]

可能是目标，或者可能是的，事实上@Frank回答了我的问题，也回答了我的问题。因为正如我所说的，我正在寻找一种更优雅、更简单的方法。弗兰克的回答就足够了，如果你把它写下来作为回答，那么我可以接受。

data[.(Species, group) %in% filter] # does not work

data[filter, on=names(filter), nomatch=0]