如果 ID 中的任何行包含以下縱向格式的資料幀中的某些字串（例如，A 或 D），我之前有一篇關于如何洗掉 ID 的帖子。這些是我從之前的帖子（r2evans、akrun、ThomasIsCoding）中收到的 R 代碼示例，按順序排列：
- d %>% group_by(id) %>% filter(!any(dx %in% c("A", "D") )) %>% ungroup()
- filter(d, !id %in% id[dx %in% c("A", "D") ])
- 子集（d，！ave（dx％in％c（“A”，“D”），id，FUN =任何））
雖然這些都運行良好，但我意識到我必須洗掉 600 多個字串（例如，A、D、E2、F112、G203 等），所以我為這些字串的串列創建了一個 csv 檔案，沒有列名。1. 列出清單是否正確？2. 如果我打算使用字串串列的檔案，我應該如何修改上面的R代碼？盡管我查看了其他帖子或Google 搜索結果，但我不知道如何處理我的案例。我將不勝感激任何建議！
資料框：
id time dx
1 1 C
1 2 B
2 1 A
2 2 B
3 1 D
4 1 G203
4 2 E1
我想要的結果：
id time dx
1 1 C
1 2 B
更新：Tarjae的以下答案解決了這個問題。以下是解決方案的 R 代碼。
my_list <- read.csv("my_list.csv")
columnname
A
D
E2
F112
G203
- d %>% group_by(id) %>% filter(!any(dx%in% my_list$columnname )) %>% ungroup()
- filter(d, !id %in% id[dx %in% my_list$columnname])
- subset(d, !ave(dx %in% my_list$columnname, id, FUN = any))
uj5u.com熱心網友回復：
這是一個很好的策略：
將您的值放在此處的向量或串列中，然后通過使用運算子取反來my_list過濾列：dx!%in%
library(dplyr)
my_list <- c("A", "D")
df %>%
filter(!dx %in% my_list)
id time dx
1 1 1 C
2 1 2 B
3 2 3 B
4 4 1 G203
5 4 1 E1
擴展值串列：my_list <- c("A", "D", "G203", "E1")
給出相同的代碼：
library(dplyr)
df %>%
filter(!dx %in% my_list)
id time dx
1 1 1 C
2 1 2 B
3 2 3 B
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標籤：r string list delete-row longitudinal
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