如何通过另一个data.table中定义的多个条件过滤data.table中的个案

Question

我想知道是否有任何有效的方法来过滤data.table中定义的多个条件的data.table。在这种情况下有2个data.table：

# the filter data.table defines the condition 
dt_filter<-data.table(A=c(1,2),B=c(8,7)) 
# dt1 the data.table to be filtered 
dt1<-data.table(A=rep(c(1,2),5),B=c(8,4,3,1,1,5,9,7,1,1),C=c(rep(1,5),rep(2,5))) 

ls_tmp<-lapply (1:nrow(dt_filter),function(i){ 
# exclude the record with the A&B defined the filter 
dt1_add<-dt1[A==dt_filter[[i,1]]&B!=dt_filter[[i,2]]] 
}) 
result<- rbindlist(ls_tmp) 

看来我的样本效率不高，因为lapply循环。我不知道如何以其他方式重写它。

Answer 1

setkey(dt1, A) 

dt1[dt_filter, allow = T][B != i.B, !'i.B', with = F] 
# A B C 
#1: 1 1 1 
#2: 1 1 2 
#3: 1 3 1 
#4: 1 9 2 
#5: 2 1 1 
#6: 2 1 2 
#7: 2 4 1 
#8: 2 5 2 

Answer 2

两个其他的解决方案，阅读更清晰，并且不需要setkey：

dt1[ which(dt1$A == dt_filter$A & dt1$B != dt_filter$B) ,]

现在使用%in%

dt1[dt1$A %in% dt_filter$A & !(dt1$B %in% dt_filter$B) ,]