小编bil*_*999的帖子

我有一个主列表A,和辅助列表,B. A包含所有元素,B并包含其他元素.我想确定的值A是不会发生的B.例如:

A = ['two', 'roads', 'diverged', 'in', 'a']
B = ['roads', 'in']

我想要的是:

['two', 'diverged', 'a']

如果B只包含一个元素,比如说roads,我可以做一些事情来影响:

for i in range(0, len(A)):
    if 'roads' not in A[i]:
        print A[i]

但是如果B有多个元素,我就会陷入困境.我发现了这个any()功能,但我不确定为什么这不起作用:

for i in range(0, len(A)):
    if any(B) not in A[i]:
        print A[i]

(我看了一些其他的答案,但找不到我要找的东西.这可能在其他地方被问过.如果是这样的话,请原谅我两次问.)

这个问题基于我如何在R图的x轴上的日期之间提供阴影？以及如何对齐多个ggplot2图并在所有图上添加阴影。

在详细介绍之前，我希望能够压缩为遮盖许多不同部分而必须编写的代码量。我希望能够将所有这些信息放入一个代码中。

这是我的MWE：

library(ggplot2)
library(scales)
set.seed(1)
data <- data.frame(Date = seq(as.Date('2000-01-01'), 
                   len= 23, by="1 day"), 
                   Value = sample(1:50, 23, replace=TRUE))
rect1 <- data.frame(xmin=as.Date('2000-01-03 12:00:00'), 
                    xmax=as.Date('2000-01-04 12:00:00'), 
                    ymin=-Inf, 
                    ymax=Inf)
rect2 <- data.frame(xmin=as.Date('2000-01-10'), 
                    xmax=as.Date('2000-01-11'), 
                    ymin=-Inf, 
                    ymax=Inf)
rect3 <- data.frame(xmin=as.Date('2000-01-17 00:00:00'), 
                    xmax=as.Date('2000-01-18 00:00:00'), 
                    ymin=-Inf, 
                    ymax=Inf)
ggplot() + 
  geom_line(data=data, aes(x = Date, y = Value)) + 
  geom_rect(data = rect1, aes(xmin = xmin, xmax = xmax, ymin = ymin, ymax = ymax), alpha = 0.4) + 
  geom_rect(data = rect2, aes(xmin = …

说我定义a和b如下:

a = 1
b = 1

然后我测试:

a == 1
#True

5>4
#True

a==1 & b==1
#True

5>4 & 4>3
#True

a==1 & 5>4
#False

最后一个怎么回事？我希望能够测试最后的不等式并获得结果True.

我的目标是用逗号生成标签，但没有小数。假设我有一个包含以下部分的 ggplot：

geom_text(aes(y = var,
              label = scales::comma(round(var))), hjust = 0, nudge_y = 300 )

这几乎是我需要的。它给了我逗号，但有一个小数。我在这里看到（带逗号但没有小数的轴标签 ggplot）comma_format()可能很好，但我认为在我的情况下标签需要一个数据参数，它comma_format()不需要。我能做什么？

更新：

作为发生此问题时的示例，请参阅以下内容，其中使用gganimate了更多内容。代码源自 Jon Spring 在Animated sorted bar chart 中的回答，条形图相互超越

library(gapminder)
library(gganimate)
library(tidyverse)

gap_smoother <- gapminder %>%
    filter(continent == "Asia") %>%
    group_by(country) %>%
    complete(year = full_seq(year, 1)) %>%
    mutate(gdpPercap = spline(x = year, y = gdpPercap, xout = year)$y) %>%
    group_by(year) %>%
    mutate(rank = min_rank(-gdpPercap) * 1) %>%
    ungroup() %>%
    group_by(country) %>%
    complete(year …