你可以在dplyr中使用以下基本语法来过滤数据框中不在数值列表中的行：
df %>%
filter(!col_name %in% c('value1', 'value2', 'value3', ...))
下面的例子展示了如何在实践中使用这种语法。
例1:过滤不包含一个列的值的行
假设我们在R中拥有以下数据框：
#create data frame
df <- data.frame(team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D'),
position=c('G', 'G', 'F', 'G', 'F', 'C', 'C', 'C'),
points=c(12, 14, 19, 24, 36, 41, 18, 29))
#view data frame
df
team position points
1 A G 12
2 A G 14
3 B F 19
4 B G 24
5 C F 36
6 C C 41
7 D C 18
8 D C 29
下面的语法显示了如何过滤那些球队名称不等于 "A "或 "B "的行：
#filter for rows where team name is not 'A' or 'B'
df %>%
filter(!team %in% c('A', 'B'))
team position points
1 C F 36
2 C C 41
3 D C 18
4 D C 29
例2:过滤不包含多列值的行
假设我们在R中拥有以下数据框：
#create data frame
df <- data.frame(team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D'),
position=c('G', 'G', 'F', 'G', 'F', 'C', 'C', 'C'),
points=c(12, 14, 19, 24, 36, 41, 18, 29))
#view data frame
df
team position points
1 A G 12
2 A G 14
3 B F 19
4 B G 24
5 C F 36
6 C C 41
7 D C 18
8 D C 29
下面的语法显示了如何过滤那些队名不等于 "A "和位置不等于 "C "的行：
#filter for rows where team name is not 'A' and position is not 'C'
df %>%
filter(!team %in% c('A') & !position %in% c('C'))
team position points
1 B F 19
2 B G 24
3 C F 36
其他资源
下面的教程解释了如何在dplyr中执行其他常用功能：
