Bagaimana cara menghapus banyak nilai dari suatu vektor?

Saya memiliki vektor seperti: a = c(1:10)dan saya perlu menghapus beberapa nilai, seperti:2, 3, 5

Bagaimana cara menghapus angka-angka itu ( BUKAN posisi dalam vektor) di vektor?

saat ini saya loop vektor dan melakukan sesuatu seperti:

a[!a=NUMBER_TO_REMOVE]

Tapi saya pikir ada fungsi yang melakukannya secara otomatis.

The %in%Operator memberitahu Anda yang unsur antara numers untuk menghapus:

> 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

Perhatikan bahwa ini akan secara diam-diam menghapus yang tidak dapat dibandingkan (hal-hal seperti NAatau Inf)juga (sementara itu akan menjaga nilai duplikat aselama mereka tidak terdaftar di remove).

• Jika adapat berisi yang tak tertandingi, tetapi removetidak akan, kita bisa menggunakan match, mengatakan itu untuk kembali 0untuk yang tidak cocok dan tak tertandingi ( %in%adalah jalan pintas yang mudah untuk 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 = 0tidak diperlukan karena tidak ada bandingannya yang tidak akan cocok, tapi saya akan memasukkannya agar mudah dibaca.
  Ini, btw., Apa yang setdiffdilakukan secara internal (tetapi tanpa uniquemembuang duplikat ayang tidak ada di dalamnya remove).

• Jika removemengandung yang tak tertandingi, Anda harus memeriksanya satu per satu, mis

  if (any (is.na (remove))) 
    a <- a [! is.na (a)]

  (Ini tidak membedakan NAdari NaNtetapi manual R anyways memperingatkan bahwa seseorang tidak boleh mengandalkan memiliki perbedaan di antara mereka)

  Untuk Inf/ -InfAnda harus memeriksa keduanya signdanis.finite

Anda bisa menggunakannya setdiff.

Diberikan

a <- sample(1:10)
remove <- c(2, 3, 5)

Kemudian

> a
 [1] 10  8  9  1  3  4  6  7  2  5
> setdiff(a, remove)
[1] 10  8  9  1  4  6  7

Anda dapat melakukannya sebagai berikut:

> 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

Segera

> x = x[ - which(x %in% y)]

dari pada

x <- x[! x %in% c(2,3,5)]

menggunakan paket purrrdan magrittr, Anda dapat melakukan:

your_vector %<>% discard(~ .x %in% c(2,3,5))

ini memungkinkan untuk subsetmenggunakan nama vektor hanya sekali. Dan Anda bisa menggunakannya di pipa :)

Pertama kita dapat mendefinisikan operator baru,

"%ni%" = Negate( "%in%" )

Kemudian, seperti x tidak di hapus

x <- 1:10
remove <- c(2,3,5)
x <- x[ x %ni% remove ]

atau mengapa harus dihapus, langsung saja

x <- x[ x %ni% c(2,3,5)]

MEMPERBARUI:

Semua jawaban di atas tidak akan berfungsi untuk nilai yang diulang, jawaban @ BenBolker menggunakan duplicated()predikat memecahkan ini:

full_vector[!full_vector %in% searched_vector | duplicated(full_vector)]

Jawaban Asli: di sini saya menulis sedikit fungsi untuk ini:

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)
}

jadi, katakan saja full_vector=c(1,2,3,4,1)dan searched_vector=c(1,2,3).

exclude_val(full_vector,searched_vector)akan kembali (4,1), namun jawaban di atas akan kembali dengan adil (4).

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

Ini menetapkan 13 dalam vektor menjadi bukan angka (NAN) yang menunjukkan false remove (q [c (11,12,13)])) jika Anda mencoba ini, Anda akan melihat bahwa fungsi hapus tidak bekerja pada nomor vektor. Anda menghapus seluruh vektor tetapi mungkin bukan elemen tunggal.

Ada juga subsetyang kadang berguna:

a <- sample(1:10)
bad <- c(2, 3, 5)

> subset(a, !(a %in% bad))
[1]  9  7 10  6  8  1  4