我想根据一组间隔从向量中排除值。
示例数据：
mydata <- sort(runif(100,0,300))
mIntervals <- data.frame(start = c(2,50,97,159) , end = c(5,75, 120, 160))
解决方案1：使用简单的subset（）-不适合-mIntervals的长度可能会很大
解决方案2：使用嵌套的for循环：
valid <- vector(length(mydata))
valid <- TRUE
for(i in 1:length(mydata){
for(j in 1:length(mIntervals){
if(mydata[i] > mIntervals[j,]$start & mydata[i] < mIntervals[j,]$end){
valid[i] <- FALSE
}
}
}
mydata[valid]
该解决方案在R中花费的时间太长。
解决方案3：函数findIntervals
require(FSA)
valid <- findInterval(mydata, sort(c(mIntervals$start, mIntervals$end)))
mydata[is.even(valid)]
解决方案4：使用某种方式打包“ Intervals”，但也没有合适的功能（可能是interval_overlap（））
此处已经讨论了非常类似（但不完全相同）的问题。但是，有整数矢量的解决方案，而不是连续变量的解决方案。
我没有其他想法了。解决方案编号 3似乎是最好的，但我不喜欢它-它不可靠-您必须检查重叠的间隔等。
对于这个非常简单的问题，是否有更好的解决方案？谢谢
真实数据：我有时测量了光强度（日期时间，强度）。我也有日期时间间隔，测量设备处于维护状态（开始，结束）。现在，我要清除数据=排除维护期间测得的值（有效！）。
使用开发版本（1.9.7）的data.table，大家可以试试%anywhere%：
library(data.table)
# %anywhere% returns TRUE if mydata is within any mIntervals, else FALSE
ans <- mydata[!mydata %anywhere% mIntervals]
但是，这将包括端点，这incbounds = TRUE是默认设置。如果需要排除端点，则可以使用以下语法：
mydata[!anywhere(mydata, mIntervals[, 1], mIntervals[, 2], incbounds = FALSE)]
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