我有一个像：a = c(1:10)这样的矢量，我需要删除多个值，例如：2, 3, 5
如何在向量中删除这些数字（它们不是向量中的位置）？
此刻我循环向量并执行以下操作：
a[!a=NUMBER_TO_REMOVE]
但我认为有一个功能可以自动完成。
%in%运算符会告诉您要删除的数字中的哪些元素：
> a <- sample (1 : 10)
> remove <- c (2, 3, 5)
> a
[1] 10 5 2 7 1 6 3 4 8 9
> a %in% remove
[1] FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
> a [! a %in% remove]
[1] 10 7 1 6 4 8 9
请注意，这将默默地删除不兼容的东西（像NA或Inf)这样的东西（虽然它会在a中保留重复值，只要它们没有在remove中列出）。
a可以包含不兼容，但remove不会，我们可以使用match，告诉它返回0的非匹配和不可比（%in%是match的一个方便的捷径）：
> a <- c (a, NA, Inf)
> a
[1] 10 5 2 7 1 6 3 4 8 9 NA Inf
> match (a, remove, nomatch = 0L, incomparables = 0L)
[1] 0 3 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0
> a [match (a, remove, nomatch = 0L, incomparables = 0L) == 0L]
[1] 10 7 1 6 4 8 9 NA Inf
不需要incomparables = 0，因为不兼容的东西无论如何都不匹配，但为了便于阅读，我会把它包括在内。
这是，顺便说一句，setdiff在内部做什么（但没有unique扔掉a中不在remove的重复项）。remove包含不兼容的内容，则您必须单独检查它们，例如
if (any (is.na (remove)))
a <- a [! is.na (a)]
（这不区分NA和NaN，但R手册反正警告说不应该依赖它们之间的区别）
对于Inf / -Inf，你必须检查sign和is.finite你可以使用setdiff。
特定
a <- sample(1:10)
remove <- c(2, 3, 5)
然后
> a
[1] 10 8 9 1 3 4 6 7 2 5
> setdiff(a, remove)
[1] 10 8 9 1 4 6 7
你可以这样做：
> x<-c(2, 4, 6, 9, 10) # the list
> y<-c(4, 9, 10) # values to be removed
> idx = which(x %in% y ) # Positions of the values of y in x
> idx
[1] 2 4 5
> x = x[-idx] # Remove those values using their position and "-" operator
> x
[1] 2 6
不久
> x = x[ - which(x %in% y)]
代替
x <- x[! x %in% c(2,3,5)]
使用包purrr和margrittr，你可以这样做：
your_vector %<>% discard(~ .x %in% c(2,3,5))
这允许仅使用向量名称进行一次子集化。你可以在管道中使用它:)
首先我们可以定义一个新的运算符，
"%ni%" = Negate( "%in%" )
然后，它像x不删除
x <- 1:10
remove <- c(2,3,5)
x <- x[ x %ni% remove ]
或者为什么要去除，直接去
x <- x[ x %ni% c(2,3,5)]
更新：
所有上述答案都不适用于重复值，@ BenBolker使用duplicated()谓词的答案解决了这个问题：
full_vector[!full_vector %in% searched_vector | duplicated(full_vector)]
原文答案：这里我写了一个小功能：
exclude_val<-function(full_vector,searched_vector){
found=c()
for(i in full_vector){
if(any(is.element(searched_vector,i))){
searched_vector[(which(searched_vector==i))[1]]=NA
}
else{
found=c(found,i)
}
}
return(found)
}
所以，让我们说full_vector=c(1,2,3,4,1)和searched_vector=c(1,2,3)。
exclude_val(full_vector,searched_vector)将返回（4,1），但上面的答案将返回(4)。
q <- c(1,1,2,2,3,3,3,4,4,5,5,7,7)
rm <- q[11]
remove(rm)
q
q[13] = NaN
q
q %in% 7
这将向量中的13设置为不是数字（NAN），它显示错误删除（q [c（11,12,13）]）如果您尝试此操作，您将看到删除功能对向量编号不起作用。你删除整个矢量但可能不是一个单一的元素。
还有subset有时可能有用：
a <- sample(1:10)
bad <- c(2, 3, 5)
> subset(a, !(a %in% bad))
[1] 9 7 10 6 8 1 4