J'ai un vecteur comme: a = c(1:10)et je dois supprimer plusieurs valeurs, comme:2, 3, 5
Comment supprimer ces nombres (ce ne sont PAS les positions dans le vecteur) dans le vecteur?
au moment où je boucle le vecteur et fais quelque chose comme:
a[!a=NUMBER_TO_REMOVE]Mais je pense qu'il existe une fonction qui le fait automatiquement.
Réponses:
L' %in%opérateur vous indique quels éléments figurent parmi les nombres à supprimer:
> a <- sample (1 : 10)
> remove <- c (2, 3, 5)
> a
[1] 10 5 2 7 1 6 3 4 8 9
> a %in% remove
[1] FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
> a [! a %in% remove]
[1] 10 7 1 6 4 8 9
Notez que cela supprimera silencieusement les incomparables (des trucs comme NAou Inf)aussi (alors que cela conservera les valeurs en double atant qu'elles ne sont pas répertoriées dans remove).
Si apeut contenir des incomparables, mais removene le fera pas, nous pouvons l'utiliser match, en lui disant de retourner 0pour les non-matches et les incomparables ( %in%est un raccourci conventionnel pour match):
> a <- c (a, NA, Inf)
> a
[1] 10 5 2 7 1 6 3 4 8 9 NA Inf
> match (a, remove, nomatch = 0L, incomparables = 0L)
[1] 0 3 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0
> a [match (a, remove, nomatch = 0L, incomparables = 0L) == 0L]
[1] 10 7 1 6 4 8 9 NA Inf
incomparables = 0n'est pas nécessaire car les incomparables ne correspondent de toute façon pas, mais je l'inclurais pour des raisons de lisibilité.
C'est, btw., Ce qui setdifffait en interne (mais sans uniquejeter les doublons dans alesquels ne sont pas remove).
Si removecontient des incomparables, vous devrez les vérifier individuellement, par exemple
if (any (is.na (remove)))
a <- a [! is.na (a)]
(Cela ne distingue pas NAde NaNmais le manuel de R avertit de toute façon que l' on ne doit pas compter sur avoir une différence entre eux)
Pour Inf/ -Infvous devrez cocher à la fois signetis.finite
aqui ne sont pas removeégalement présents. Si ce n'est pas un problème, vous pouvez également utiliser setdiff. setdiff, btw, utilise matchpour qui %in%est un raccourci.
Vous pouvez utiliser setdiff.
Donné
a <- sample(1:10)
remove <- c(2, 3, 5)
ensuite
> a
[1] 10 8 9 1 3 4 6 7 2 5
> setdiff(a, remove)
[1] 10 8 9 1 4 6 7
aest le résultat d'une autre fonction afin que vous puissiez faire des choses sur une ligne au lieu de 3 et une variable temporaire
%in%solution si le vecteur d'entrée contient des doublons (auquel cas setdiffne renverra que l' ensemble unique , c'est-à-dire sans doublons)
fsetdiffdu data.tablepackage a un allflag (F par défaut) qui permet de conserver les doublons dans le vecteur d'entrée.
Vous pouvez le faire comme suit:
> x<-c(2, 4, 6, 9, 10) # the list
> y<-c(4, 9, 10) # values to be removed
> idx = which(x %in% y ) # Positions of the values of y in x
> idx
[1] 2 4 5
> x = x[-idx] # Remove those values using their position and "-" operator
> x
[1] 2 6
Prochainement
> x = x[ - which(x %in% y)]whichici. C'est fondamentalement la même chose que la réponse @cbeleites.
whichrenvoie des index de valeurs TRUE. Le signe moins peut donc être utilisé pour dire "les index autres que ces index". Est également whichplus lisible car il est plus proche du langage naturel.
au lieu de
x <- x[! x %in% c(2,3,5)]en utilisant les packages purrret magrittr, vous pouvez faire:
your_vector %<>% discard(~ .x %in% c(2,3,5))cela permet d' subsetutiliser le nom du vecteur une seule fois. Et vous pouvez l'utiliser dans les tuyaux :)
Tout d'abord, nous pouvons définir un nouvel opérateur,
"%ni%" = Negate( "%in%" )Ensuite, c'est comme x pas en retrait
x <- 1:10
remove <- c(2,3,5)
x <- x[ x %ni% remove ]
ou pourquoi opter pour la suppression, allez directement
x <- x[ x %ni% c(2,3,5)]METTRE À JOUR:
Toutes les réponses ci-dessus ne fonctionneront pas pour les valeurs répétées, la réponse de @ BenBolker utilisant le duplicated()prédicat résout ceci:
full_vector[!full_vector %in% searched_vector | duplicated(full_vector)]Réponse originale: ici, j'écris une petite fonction pour cela:
exclude_val<-function(full_vector,searched_vector){
found=c()
for(i in full_vector){
if(any(is.element(searched_vector,i))){
searched_vector[(which(searched_vector==i))[1]]=NA
}
else{
found=c(found,i)
}
}
return(found)
}
alors, disons full_vector=c(1,2,3,4,1)et searched_vector=c(1,2,3).
exclude_val(full_vector,searched_vector)retournera (4,1), mais les réponses ci-dessus ne retourneront que (4).
full_vector[!full_vector %in% searched_vector | duplicated(full_vector)]?
full_vector = c(1,1,1,2,3); searched_vector = c(1,1,3);- cela produit 1, 1, 2au lieu de la bonne réponse 1, 2.
removeif <- function(from, where) { for (i in where) if (i %in% from) {from = from[-match(i, from)]}; from}
q <- c(1,1,2,2,3,3,3,4,4,5,5,7,7)
rm <- q[11]
remove(rm)
q
q[13] = NaN
q
q %in% 7
Cela définit le 13 dans un vecteur à pas un nombre (NAN), il montre false remove (q [c (11,12,13)]) si vous essayez cela, vous verrez que la fonction de suppression ne fonctionne pas sur le nombre de vecteur. vous supprimez le vecteur entier mais peut-être pas un seul élément.
Il y a aussi subsetce qui peut être utile parfois:
a <- sample(1:10)
bad <- c(2, 3, 5)
> subset(a, !(a %in% bad))
[1] 9 7 10 6 8 1 4
setdiffest mieux, car il fait tout en une seule opération et référence le vecteur modifié une seule fois.