กรองกรอบข้อมูลตามชื่อคอลัมน์อักขระ (เป็น dplyr)

จากไฟล์ช่วยเหลือ dplyr ปัจจุบัน (เน้นโดยฉัน):

dplyr ใช้เพื่อเสนอคำกริยาแต่ละคำต่อท้ายด้วยเครื่องหมายขีดล่างในรูปแบบคู่ เวอร์ชันเหล่านี้มีซีแมนทิกส์การประเมินมาตรฐาน (SE) แทนที่จะรับอาร์กิวเมนต์ด้วยโค้ด เช่น กริยา NSE แต่กลับรับอาร์กิวเมนต์ตามค่า จุดประสงค์ของพวกเขาคือเพื่อให้สามารถโปรแกรมด้วย dplyr ได้ อย่างไรก็ตาม dplyr ตอนนี้ใช้ซีแมนทิกส์การประเมินที่เป็นระเบียบเรียบร้อย คำกริยา NSE ยังคงจับข้อโต้แย้งได้ แต่ ขณะนี้คุณสามารถยกเลิกการใส่เครื่องหมายคำพูดบางส่วนของข้อโต้แย้งเหล่านี้ได้ ซึ่งนำเสนอความสามารถในการโปรแกรมเต็มรูปแบบด้วยคำกริยา NSE ดังนั้น เวอร์ชันที่ขีดเส้นใต้จึงไม่จำเป็นอีกต่อไป

โดยพื้นฐานแล้วเราจำเป็นต้องทำสองสิ่ง เพื่อให้สามารถอ้างอิงค่า "this" ของตัวแปร column ภายใน dplyr::filter():

1. #P4# #P5#

   #P6#

   #P7#

2. เราจำเป็นต้องยกเลิกเครื่องหมายคำพูดจาก 1)

   unquoting หมายถึงอะไรกันแน่สามารถเรียนรู้ได้จากบทความสั้น Programming ด้วย dplyr สามารถทำได้โดย น้ำตาลเชิงวากยสัมพันธ์ !!

   _{(ในเวอร์ชันก่อนหน้าของ dplyr (หรือ rlang ที่สำคัญตามลำดับ) เคยมีสถานการณ์ (รวมถึงของคุณด้วย) ที่ !! จะขัดแย้งกับ ! เดี่ยว แต่นี่ไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป เนื่องจาก !! ได้รับลำดับความสำคัญของตัวดำเนินการที่ถูกต้อง.)}

นำไปใช้กับตัวอย่างของคุณ:

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

ฉันจะหลีกเลี่ยงการใช้ get() ทั้งหมดร่วมกัน ดูเหมือนว่าจะค่อนข้างอันตรายในสถานการณ์นี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังเขียนโปรแกรม คุณสามารถใช้การเรียกที่ไม่ได้รับการประเมินหรือสตริงอักขระที่วางก็ได้ แต่คุณจะต้องใช้ filter_() แทน filter()

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

ตัวเลือกที่ 1 - การใช้การโทรที่ไม่ได้รับการประเมิน:

คุณสามารถฮาร์ดโค้ด y เป็น 1 ได้ แต่ที่นี่ฉันจะแสดงเป็น y เพื่อแสดงให้เห็นว่าคุณสามารถเปลี่ยนค่านิพจน์ได้อย่างง่ายดายได้อย่างไร

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

ตัวเลือก 2 - ใช้ paste() (และง่ายกว่าอย่างเห็นได้ชัด):

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

สิ่งสำคัญเกี่ยวกับสองตัวเลือกนี้คือเราจำเป็นต้องใช้ filter_() แทน filter() ที่จริงแล้ว จากสิ่งที่ฉันได้อ่าน หากคุณเขียนโปรแกรมด้วย dplyr คุณควรใช้ฟังก์ชัน *_() เสมอ

ฉันใช้โพสต์นี้เป็นข้อมูลอ้างอิงที่เป็นประโยชน์: สตริงอักขระเป็นอาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชัน r, และฉันใช้ dplyr เวอร์ชัน 0.3.0.2

นี่เป็นอีกวิธีหนึ่งสำหรับ dplyr เวอร์ชันล่าสุด:

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

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

#  this that
#1    1    1

เกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหาของ Richard เพียงต้องการเพิ่มว่าหากคุณคอลัมน์นั้นเป็นตัวละคร คุณสามารถเพิ่ม shQuote เพื่อกรองตามค่าอักขระได้

ตัวอย่างเช่นคุณสามารถใช้

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

หากคุณมีตัวกรองหลายตัว คุณสามารถระบุ collapse = "&" ใน paste ได้

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

วิธีล่าสุดในการดำเนินการนี้คือการใช้ my.data.frame %>% filter(.data[[myName]] == 1) โดยที่ myName คือตัวแปรสภาพแวดล้อมที่มีชื่อคอลัมน์

หรือใช้ filter_at

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

เช่นเดียวกับ Salim B ที่อธิบายไว้ข้างต้น แต่มีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย:

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

กล่าวคือ เพียงกลับเงื่อนไขเพราะ !! มีพฤติกรรมเช่นนั้น

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