匹配列表中的（过滤依据）列内容答案

【问题标题】：Match On (of Filter By) Column Contents in List匹配列表中的（过滤依据）列内容
【发布时间】：2017-10-06 15:00:34
【问题描述】：

首先，这是我的数据：

library(dplyr)
df <- data_frame(ID = c("22738", "22738", "25461", "25461", "21353", "22867", "22867", "23396", "24572", "25030", "25030", "25740", "25740"),IDS_VERIFIED = list(c("22540", "22867"), c("21648", "22738"), c("25030", "25293"), c("23075", "24127", "25461"), "21353", c("22540", "22867"), c("21648", "22738"), "23396", c("24545", "24572"), c("25030", "25293"), c("23075", "24127", "25461"), "25740", character(0)))

# A tibble: 13 x 2
      ID IDS_VERIFIED
   <chr>       <list>
 1 22738    <chr [2]>
 2 22738    <chr [2]>
 3 25461    <chr [2]>
 4 25461    <chr [3]>
 5 21353    <chr [1]>
 6 22867    <chr [2]>
 7 22867    <chr [2]>
 8 23396    <chr [1]>
 9 24572    <chr [2]>
10 25030    <chr [2]>
11 25030    <chr [3]>
12 25740    <chr [1]>
13 25740    <chr [0]>

我需要什么

我需要的很简单。我需要通过df$ID %in% df$IDS_VERIFIED 进行过滤，最好使用对 dplyr 友好的语法。

换句话说，识别 - 对于每一行 - 如果 ID 在相应的 IDS_VERIFIED 列表中（对于该行）。

我的尝试

尝试了明显的：

filter(ID %in% IDS_VERIFIED)

也尝试了白痴：

filter(ID %in% unlist(IDS_VERIFIED)

最后，我尝试回到我还没有学过的基础知识，因为我怀疑答案就在lapply。但是我需要一段时间才能弄清楚如何使用它，我需要解决这个问题。

谢谢。

【问题讨论】：

如果你加载整个 tidyverse 和 magrittr，那么 df %>% filter(map2_lgl(ID, IDS_VERIFIED, is_in))... 对我来说似乎很愚蠢。
傻为什么？我已经安装了 magrittr，我只是从未深入研究过它。我应该尝试，还是看看是否有更好的解决方案？谢谢，弗兰克。
我的意思很傻，因为当功能相同的基本 R 已经存在时，我会引入额外的 'verse 动词，所以你可以这样做...df %>% filter(mapply(`%in%`, ID, IDS_VERIFIED))
谢谢！尝试了 magrittr ，它完全符合我的需要。我也会尝试基本的 R 方式，因为我是这样学习的。（如果不是很明显，我是 R 新手。）
顺便说一句，弗兰克，如果您发布您的解决方案作为答案，我可以检查一下！

标签： r join filter dplyr

【解决方案1】：

只使用 dplyr，有

df %>% filter(mapply(`%in%`, ID, IDS_VERIFIED))

如果你正在学习“tidyverse”风格的 R，还有

library(purrr)
library(magrittr)
df %>% filter(map2_lgl(ID, IDS_VERIFIED, is_in))

顺便说一下，对列表列的分析可能会很慢。 (An example here.)

【讨论】：

再次感谢弗兰克。实际上，我使用 str_extract_all 和正则表达式匹配函数生成了列表列。有没有更好的方法让我做整个事情？我应该添加一个我在说什么的例子，还是说清楚？
嗯，我不确定。我通常设法避免对列表列进行分析，但也许您的用例有所不同。如果你想发布它，我会建议一个新问题或者community.rstudio.com（这比 Stack Overflow 对“最佳实践”问题更开放）。我不知道自己是否真正了解 stringr 函数。