Filter bingkai data berdasarkan nama kolom karakter (dalam dplyr)

Dari file bantuan dplyr saat ini (penekanan oleh saya):

dplyr digunakan untuk menawarkan versi kembar dari setiap kata kerja yang diakhiri dengan garis bawah. Versi ini memiliki semantik evaluasi standar (SE): alih-alih mengambil argumen berdasarkan kode, seperti kata kerja NSE, versi ini mengambil argumen berdasarkan nilai. Tujuannya adalah untuk memungkinkan pemrograman dengan dplyr. Namun, dplyr kini menggunakan semantik evaluasi yang rapi. Kata kerja NSE masih menangkap argumennya, namun Anda kini dapat menghapus tanda kutip pada sebagian argumen tersebut. Ini menawarkan kemampuan program penuh dengan kata kerja NSE. Oleh karena itu, versi yang digarisbawahi sekarang tidak berguna.

Jadi pada dasarnya kita perlu melakukan dua hal, untuk dapat merujuk pada nilai "this" dari variabel column di dalam dplyr::filter():

1. #P4# #P5#

   #P6#

   #P7#

2. Kita perlu menghapus tanda kutip dari simbol 1).

   Arti sebenarnya dari unquoting dapat dipelajari dalam sketsa Pemrograman dengan dplyr. Hal ini dicapai dengan gula sintaksis !!.

   _{(Dalam versi dplyr sebelumnya (atau rlang yang mendasarinya) dulu ada situasi (termasuk milik Anda) di mana !! akan bertabrakan dengan ! tunggal, tetapi ini tidak menjadi masalah lagi sejak !! mendapatkan prioritas operator yang tepat.)}

Diterapkan pada contoh Anda:

library(dplyr)
df <- data.frame(this = c(1, 2, 2),
                 that = c(1, 1, 2))
column <- "this"

df %>% filter(!!as.symbol(column) == 1)
#   this that
# 1    1    1

Saya akan menghindari penggunaan get() secara bersamaan. Sepertinya akan sangat berbahaya dalam situasi ini, terutama jika Anda sedang memprogram. Anda dapat menggunakan panggilan yang tidak dievaluasi atau string karakter yang ditempelkan, namun Anda harus menggunakan filter_(), bukan filter().

df <- data.frame(this = c(1, 2, 2), that = c(1, 1, 2))
column <- "this"

Opsi 1 - menggunakan panggilan yang tidak dievaluasi:

Anda dapat melakukan hard-code y sebagai 1, tetapi di sini saya menampilkannya sebagai y untuk mengilustrasikan bagaimana Anda dapat mengubah nilai ekspresi dengan mudah.

expr <- lazyeval::interp(quote(x == y), x = as.name(column), y = 1)
## or 
## expr <- substitute(x == y, list(x = as.name(column), y = 1))
df %>% filter_(expr)
#   this that
# 1    1    1

Opsi 2 - menggunakan paste() (dan jelas lebih mudah):

df %>% filter_(paste(column, "==", 1))
#   this that
# 1    1    1

Hal utama tentang kedua opsi ini adalah kita perlu menggunakan filter_() daripada filter(). Faktanya, dari apa yang saya baca, jika Anda memprogram dengan dplyr Anda harus selalu menggunakan fungsi *_().

Saya menggunakan posting ini sebagai referensi bermanfaat: string karakter sebagai argumen fungsi r, dan saya menggunakan dplyr versi 0.3.0.2.

Berikut solusi lain untuk versi dplyr terbaru:

df <- data.frame(this = c(1, 2, 2),
                 that = c(1, 1, 2))
column <- "this"

df %>% filter(.[[column]] == 1)

#  this that
#1    1    1

Mengenai solusi Richard, saya hanya ingin menambahkan jika kolom Anda adalah karakter. Anda dapat menambahkan shQuote untuk memfilter berdasarkan nilai karakter.

Misalnya, Anda bisa menggunakan

df %>% filter_(paste(column, "==", shQuote("a")))

Jika Anda memiliki beberapa filter, Anda dapat menentukan collapse = "&" di paste.

df %>$ filter_(paste(c("column1","column2"), "==", shQuote(c("a","b")), collapse = "&"))

Cara terbaru untuk melakukan ini adalah dengan menggunakan my.data.frame %>% filter(.data[[myName]] == 1), dimana myName adalah variabel lingkungan yang berisi nama kolom.

Atau menggunakan filter_at

library(dplyr)
df %>% 
   filter_at(vars(column), any_vars(. == 1))

Seperti yang dijelaskan Salim B di atas tetapi dengan sedikit perubahan:

df %>% filter(1 == !!as.name(column))

yaitu membalikkan kondisinya karena !! berperilaku seperti itu

!!(as.name(column)==1)