如何在R语言中基于两列范围和外部向量筛选data.frame行？

现有一个包含位置范围（Initial和Final列）的数据框，以及一个Position向量，数据如下：

df <- data.frame(
   row = c("A", "B", "C", "D"), 
   Initial = c(10, 26, 48, 69), 
   Final = c(23, 47, 64, 80))

对应的数据框内容：

row Initial Final
1   A      10    23
2   B      26    47
3   C      48    64
4   D      69    80

位置向量：

Position <- c(32, 54, 82)

需求：筛选出数据框中包含该向量中任一位置的行，预期输出如下：

row Initial Final
1   B      26    47
2   C      48    64

注：位置82未匹配到任何范围，因此对应的行不会被筛选出来。需要使用tidyverse工具实现该需求。

tidyverse 解决方案 #

这里提供两种简洁的实现方式：

方法一：行级逻辑判断 #

利用dplyr::filter()结合purrr::pmap_lgl()，逐行检查是否有位置落在当前行的区间内：

library(tidyverse)

df %>%
  filter(pmap_lgl(., ~any(between(Position, ..2, ..3))))

方法二：范围连接匹配 #

将位置向量转为数据框后，通过范围连接条件匹配，再去重得到结果：

library(tidyverse)

tibble(Position) %>%
  left_join(df, by = join_by(Position >= Initial, Position <= Final)) %>%
  drop_na(row) %>%
  distinct(row, Initial, Final)

说明 #

• 方法一中，pmap_lgl()遍历数据框的每一行，between(Position, ..2, ..3)判断每个位置是否落在当前行的Initial（..2）和Final（..3）区间内，any()确认是否存在至少一个符合条件的位置，最终返回逻辑向量用于筛选行。
• 方法二中，join_by(Position >= Initial, Position <= Final)指定了范围连接规则，匹配后通过drop_na()移除未匹配的行，distinct()保证结果行唯一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者T.B.