使用多个条件对 data.frame 进行子集化

Question

假设我的数据如下所示：

2372  Kansas KS2000111 HUMBOLDT, CITY OF    ATRAZINE    1.3 05/07/2006
9104  Kansas KS2000111 HUMBOLDT, CITY OF    ATRAZINE   0.34 07/23/2006
9212  Kansas KS2000111 HUMBOLDT, CITY OF    ATRAZINE   0.33 02/11/2007
2094  Kansas KS2000111 HUMBOLDT, CITY OF    ATRAZINE    1.4 05/06/2007
16763 Kansas KS2000111 HUMBOLDT, CITY OF    ATRAZINE   0.61 05/11/2009
1076  Kansas KS2000111 HUMBOLDT, CITY OF METOLACHLOR   0.48 05/12/2002
1077  Kansas KS2000111 HUMBOLDT, CITY OF METOLACHLOR    0.3 05/07/2006

我希望能够按分析物和日期的部分匹配进行子集化（即我只想要年份）。我一直在尝试这样做，但我知道这不太正确。

 data[data$Analyte=="ATRAZINE" & grep("2006",as.character(data$Date)),]

有什么建议吗？

Answer 1

对于这个问题，我会采用学徒队列的答案中的方法，即从日期中提取年份，而不是进行通用字符串匹配。我建议：

data[data$Analyte =="ATRAZINE"
     & as.POSIXlt(data$Date, format="%m/%d/%Y")$year == 106]

但如果您确实必须进行正则表达式匹配，则可以使用返回逻辑向量的 grepl 而不是返回索引向量的 grep 。

data[data$Analyte=="ATRAZINE" & grepl("2006",as.character(data$Date)),]

Answer 2

使用日期文字的一种方法：

data[data$Analyte =="ATRAZINE"
     & (data$Date >= '2006-01-01' & data$Date < '2007-01-01')]

使用 format 的另一种方法

data[data$Analyte =="ATRAZINE"
     & format(data$Date, "%Y") == '2006']

Answer 3

意识到这个问题已经在很多年前被问过，希望将来能对某些人有所帮助。

使用dplyr进行多个条件的子设置，并检查转换为Date类型后的年份

library(dplyr)

data %>% filter( Analyte=="ATRAZINE" & format(as.Date(Date,format = "%m/%d/%Y"),"%Y") == "2006")