如何用dplyr基于外部数据框LC列过滤R数据框？

问题场景 #

现有两个R数据框：

1. lc.dc：仅包含LC列，存着56个唯一观测值，示例数据如下：

# DF 1
LC <-  c("A", "B", "C")
lc.dc <- data.frame(LC)
# 输出结果
  LC
1  A
2  B
3  C

2. da.df：包含多列，其中LC列有500条观测值，示例数据如下：

# DF 2
DA <-  c(44, 22, 56,20, 34, 45, 22, 55)
LC <-  c("A","C","W", "Z", "B","H","B","A")
da.df <- data.frame(DA, LC)
# 输出结果
  DA LC
1 44  A
2 22  C
3 56  W
4 20  Z
5 34  B
6 45  H
7 22  B
8 55  A

需求是过滤da.df，只保留LC列值存在于lc.dc$LC中的行。但用户尝试的代码返回了空数据框：

# Convert Unique LC to list
LC.char <- lc.dc$LC
StringLC <- list(LC.char)

# Apply filter using dplyr to fetch a new DF with only the unqique LCs
da.df.filtered <- da.df %>% 
  filter(LC. %in% c(StringLC))

错误原因 #

1. 多余的列表转换：把LC.char转成列表StringLC后，c(StringLC)并不会将其转回普通向量，而是得到一个嵌套的列表结构，%in%无法在列表和字符值之间做匹配。
2. 列名笔误：filter里写的LC.是错误的，正确列名是LC（多了一个不必要的点）。

正确实现方法 #

方法1：dplyr简洁写法 #

直接用lc.dc$LC作为匹配向量，不需要额外转成列表：

library(dplyr)

da.df.filtered <- da.df %>% 
  filter(LC %in% lc.dc$LC)

运行后得到的结果：

DA LC
1 44  A
2 22  C
3 34  B
4 22  B
5 55  A

方法2：基础R写法 #

不用dplyr的话，用基础R的subset函数也能实现：

da.df.filtered <- subset(da.df, LC %in% lc.dc$LC)

方法3：提前提取匹配向量（可选） #

如果需要单独保存匹配用的向量，直接保留向量格式即可，别转列表：

valid_LC <- lc.dc$LC  # 直接是字符向量，不是列表

da.df.filtered <- da.df %>% 
  filter(LC %in% valid_LC)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者andrew