如何使用任意一组标准对数据进行子集化或过滤？

Question

我正在编写一个闪亮的应用程序，但我无法解决这个问题，我希望你能提供帮助。

假设用户输入了一些因素和一些数据：

data<-read.table(text="Var1 Var2 Var3 Var4 Data
             1 1 1 1 25
             1 1 1 1 15
             1 1 1 2 10
             1 1 1 2 11
             1 1 2 1 30
             1 1 2 1 32
             1 1 2 2 120
             1 1 2 2 123
             1 2 1 1 50
             1 2 1 1 52
             1 2 1 2 100
             1 2 1 2 101
             1 2 2 1 150
             1 2 2 1 152
             1 2 2 2 160
             1 2 2 2 162
             2 1 1 1 5
             2 1 1 1 4
             2 1 1 2 60
             2 1 1 2 62
             2 1 2 1 40
             2 1 2 1 42
             2 1 2 2 130
             2 1 2 2 132
             2 2 1 1 70
             2 2 1 1 72
             2 2 1 2 80
             2 2 1 2 82
             2 2 2 1 90
             2 2 2 1 92
             2 2 2 2 110
             2 2 2 2 111",
             header=T)

这些数据可以是任何东西，任何长度或数量的变量，其中一些可能是因子。

如果我想要 Var1=1 和 Var2=2，我知道如何对数据进行子集分析：

data[,5][which(data[,1]==1 & data[,2]==2)]

或过滤器

filter(data,data[,1]==1 & data[,2]==2)[,5]

现在假设我想将其更改为 Var1=1、Var2=2、和 Var3=2 的数据。如果我在脚本中执行此操作，我可以在过滤器或子集中键入另一个标准。但是我将如何在应用程序中设置它以能够过滤或子集任意数量的因素？ （理想情况下，使用 base 或 dplyr。）在应用程序中，我可以传递因子和数据的列号，我只是不知道如何设置它来做到这一点，无论用户选择了多少列作为因素。

谢谢！

编辑....

回答！

@akrun 在下面的出色答案，适用于像我这样的人！ ：

factors=c(1,2,3,4)
levels_selected=c(1,1,2,1)


data[rowSums(levels_selected[col(data[factors])]==data[factors])==length(levels_selected),]

Answer 1

如果我们要过滤多个具有相同值的列，请使用if_all

library(dplyr)
data %>%
    filter(Var1 == 1 & if_all(c(Var2, Var3), `==`, 2))

-输出

   Var1 Var2 Var3 Var4 Data
1    1    2    2    1  150
2    1    2    2    1  152
3    1    2    2    2  160
4    1    2    2    2  162

---

此外，如果这些是特定于某些列的值，则对列进行子集化，在 replicating 输入值之后使用 rowSums 创建一个逻辑向量

data[rowSums(c(1, 2, 2)[col(data[1:3])] == data[1:3]) == 3,]
   Var1 Var2 Var3 Var4 Data
13    1    2    2    1  150
14    1    2    2    1  152
15    1    2    2    2  160
16    1    2    2    2  162