dplyr / tidy 方法来过滤基于子字符串的向量？

Question

我们可以看到一些关于如何基于子字符串过滤 data.frame 的好例子；有没有一种整洁的方法来为向量做这件事？（即不使用grepl()或类似）

例子

我尝试了对 data.frame 有效的方法

# Leave only words that don't begin with 'cat'

vec <- c("cat", "catamaran", "dog", "mouse", "catacombs")

vec %>% filter(substr(1, 3) != "cat") # %>% ... etc

但

Error in UseMethod("filter_") : 
  no applicable method for 'filter_' applied to an object of class "character"

笔记

我们可以使用类似的东西vec %>% { .[!grepl("cat", .)] }，或者更准确地说vec %>% { .[substr(., 1, 3) != "cat"]}，但我会尝试找到一些东西......

1. 对初学者更友好，具有更多的口头描述功能（例如，一个完整的新手可能会猜到“过滤器”的作用，但可能不会猜到“grepl”）
2. 少挑剔的语法（尽可能少{和}尽可能）
3. 更优雅的管道（例如vec %>% filter(...) %>% next operations）
4. 包含尽可能少的重复，注意该grepl方式使用原始向量（由 表示.）两次（而不是一次，这是理想的）

Answer 1

我认为tidyverse更适合数据帧/列表而不是向量。如果您想执行多个操作，则需要管道，但在这里您可以使用单个函数 ( grep)获得预期结果，而无需任何管道。

grep('^cat', vec, value = TRUE, invert = TRUE)
#[1] "dog"   "mouse"

或者可能将向量转换为数据帧，然后使用

library(dplyr)
library(tibble)

vec %>% enframe() %>% filter(!startsWith(value, 'cat'))

或者

vec %>% enframe() %>% filter_at(vars(value), any_vars(!startsWith(., 'cat')))

Answer 2

如果您不介意使用不同的包，则可以使用包中的stri_detect_fixed函数stringi。

install.packages('stringi')
library(stringi)

vec <- c("cat", "catamaran", "dog", "mouse", "catacombs")
vec[stri_detect_fixed(vec, 'cat')]

输出：

[1] "cat"       "catamaran" "catacombs"

然后，您应该能够将其传递给您想要的任何命令。

Answer 3

使用purrr工作与向量

library(purrr)
library(stringr)

vec <- c("cat", "catamaran", "dog", "mouse", "catacombs")
vec %>% discard(.p=str_detect, pattern = "^cat")