数据筛选是在分析中最常用的步骤，如数据挖掘分析中，从TCGA或GEO得到的表达矩阵要不断筛选，来进行数据整理。
match函数是生信技能树生信爆款入门课程R语言部分的讲到的一个重要知识点。
为加深理解，现在找一个数据集做下练习巩固。

官方说明文档:

match
match：匹配两个向量，返回第二个向量在第一个向量匹配位置的下标值。
match函数使用格式有如下两种:
第一种方便设置参数，返回x中元素在table中的位置
match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL)
第二种简洁，返回x中每个元素在table中是否存在
x %in% table

参数详解

x: 向量, 要匹配的值;
table: 向量, 被匹配的值;
nomatch: 没匹配上的返回值, 必须是整数;
incomparables: 指定不能用来匹配的值.

match函数是一个完全匹配函数, 当两个元素类型不一样时, 如果进行类型转换后匹配得上的话, 则仍可匹配, 可看下例.

match(c(1, "TRUE"), c(T, 0, "1"))
返回3 1，
即1位于表中的3号位，TRUE位于1号位，且T和TRUE可匹配成功

c(1, "TRUE", F) %in% c(T, 0, "1")
返回TRUE TRUE FALSE，
表示每个元素在table中是否存在

举例练习如下：

生成测试数据：

library(tidyverse)
diamonds
> x <- colnames(diamonds)[1:5]
> x
[1] "carat"   "cut"     "color"   "clarity" "depth"  
> y <- colnames(diamonds)[1:10]
> y
 [1] "carat"   "cut"     "color"   "clarity" "depth"   "table"   "price"   "x"       "y"      
[10] "z"      
> z <- colnames(diamonds)[seq(1,10,2)]
> z
[1] "carat" "color" "depth" "price" "y"    

1.使用match函数找出x中每个元素在y中的位置

> match(x,y)
[1] 1 2 3 4 5

2.使用match函数找出y中每个元素在x中的位置

> match(y,x)
 [1]  1  2  3  4  5 NA NA NA NA NA

3.判断z中的元素是否都在x中

> z %in% x
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE

4.z中元素都在y的什么位置？

> match(z,y)
[1] 1 3 5 7 9

5.z中有多少个元素在y中？

 sum(z %in% y)
[1] 5

6.挑出y里面有z中没有的数值。

 y[-match(z,y)]
[1] "cut"     "clarity" "table"   "x"       "z"      

7.x和z中有几个相同元素？,都是哪些元素？

> sum(x %in% z)
[1] 3
> z[x %in% z]
[1] "carat" "depth" "y"   

8.z中和y相同的元素都有哪些？

> y[match(z,y)]
[1] "carat" "color" "depth" "price" "y"    

9.x和z中相同的元素都有哪些？

> x[x %in% z]
[1] "carat" "color" "depth"

10.使用match删除y中与z重复的值

> y[-match(z,y)]
[1] "cut"     "clarity" "table"   "x"       "z"      

参考
R语言：数据筛选match