変数のペアの組み合わせに基づくデータフレームのフィルタリング

Question

私は以下の例では、参加者ID、グループ識別子、および値をリストするデータフレームex_dataを持っています。次に、削除する必要のある特定の観測を示す2番目のデータフレームを作成します（remove_dataの例）。 dplyrまたは他のtidyverseこれらの組み合わせをフィルタリングする機能がありますか？私の下の努力では、参加者がその特定のグループにいたときのデータだけでなく、示された参加者のすべてのレコードを除外します。私はforループを使って所望の出力を得ることができました。これも参考にしました。

library(tidyverse) 
#> Loading tidyverse: ggplot2 
#> Loading tidyverse: tibble 
#> Loading tidyverse: tidyr 
#> Loading tidyverse: readr 
#> Loading tidyverse: purrr 
#> Loading tidyverse: dplyr 
#> Conflicts with tidy packages ---------------------------------------------- 
#> filter(): dplyr, stats 
#> lag(): dplyr, stats 

set.seed(1234) 
ex_data <- data_frame(
    id = rep(sample(1:100, 10), 2), 
    group = rep(c("a", "b"), each = 10), 
    score = rnorm(20) 
) 
ex_data 
#> # A tibble: 20 x 3 
#>  id group  score 
#> <int> <chr>  <dbl> 
#> 1 12  a 0.50605589 
#> 2 62  a -0.57473996 
#> 3 60  a -0.54663186 
#> 4 61  a -0.56445200 
#> 5 83  a -0.89003783 
#> 6 97  a -0.47719270 
#> 7  1  a -0.99838644 
#> 8 22  a -0.77625389 
#> 9 99  a 0.06445882 
#> 10 47  a 0.95949406 
#> 11 12  b -0.11028549 
#> 12 62  b -0.51100951 
#> 13 60  b -0.91119542 
#> 14 61  b -0.83717168 
#> 15 83  b 2.41583518 
#> 16 97  b 0.13408822 
#> 17  1  b -0.49068590 
#> 18 22  b -0.44054787 
#> 19 99  b 0.45958944 
#> 20 47  b -0.69372025 


remove_data <- data_frame(
    id = sample(ex_data$id, 3), 
    group = sample(c("a", "b"), 3, replace = TRUE) 
) 
remove_data 
#> # A tibble: 3 x 2 
#>  id group 
#> <int> <chr> 
#> 1 62  b 
#> 2 97  a 
#> 3 60  b 

# Current efforts 
ex_data %>% 
    filter(!(id %in% remove_data$id & group %in% remove_data$group)) 
#> # A tibble: 14 x 3 
#>  id group  score 
#> <int> <chr>  <dbl> 
#> 1 12  a 0.50605589 
#> 2 61  a -0.56445200 
#> 3 83  a -0.89003783 
#> 4  1  a -0.99838644 
#> 5 22  a -0.77625389 
#> 6 99  a 0.06445882 
#> 7 47  a 0.95949406 
#> 8 12  b -0.11028549 
#> 9 61  b -0.83717168 
#> 10 83  b 2.41583518 
#> 11  1  b -0.49068590 
#> 12 22  b -0.44054787 
#> 13 99  b 0.45958944 
#> 14 47  b -0.69372025 


# Desired output 
for (i in 1:nrow(remove_data)) { 
    ex_data <- ex_data %>% 
    filter(!(id == remove_data$id[i] & group == remove_data$group[i])) 
} 
ex_data 
#> # A tibble: 17 x 3 
#>  id group  score 
#> <int> <chr>  <dbl> 
#> 1 12  a 0.50605589 
#> 2 62  a -0.57473996 
#> 3 60  a -0.54663186 
#> 4 61  a -0.56445200 
#> 5 83  a -0.89003783 
#> 6  1  a -0.99838644 
#> 7 22  a -0.77625389 
#> 8 99  a 0.06445882 
#> 9 47  a 0.95949406 
#> 10 12  b -0.11028549 
#> 11 61  b -0.83717168 
#> 12 83  b 2.41583518 
#> 13 97  b 0.13408822 
#> 14  1  b -0.49068590 
#> 15 22  b -0.44054787 
#> 16 99  b 0.45958944 
#> 17 47  b -0.69372025 

Answer 1

なぜanti_joinの代わりfilter使用しませんか？

dplyr::anti_join(ex_data, remove_data) 

Joining, by = c("id", "group") 
# A tibble: 17 x 3 
     id group  score 
    <int> <chr>  <dbl> 
1 47  b -0.69372025 
2 99  b 0.45958944 
3 22  b -0.44054787 
4  1  b -0.49068590 
5 97  b 0.13408822 
6 83  b 2.41583518 
7 61  b -0.83717168 
8 12  b -0.11028549 
9 47  a 0.95949406 
10 99  a 0.06445882 
11 22  a -0.77625389 
12  1  a -0.99838644 
13 83  a -0.89003783 
14 61  a -0.56445200 
15 60  a -0.54663186 
16 62  a -0.57473996 
17 12  a 0.50605589