基于多个函数参数的子集

Question

我是函数写作的新手，所以希望下面的内容有些意义。

我想创建一个带有一些参数的函数，这些参数将用于对 data.frame 进行子集化。我搜索了各个论坛，发现这些问答很有趣，但无法从讨论中回答我的问题：

• Pass subset argument through a function to subset
• Why is `[` better than `subset`?

我要创建的函数将采用 df、列名和与列名的行匹配的值。这是我的尝试，我认为这是错误的：

x <- data.frame("col1"=c("email","search","direct"),
            "col2"=c("direct","email","direct"),
            "col3"=c(10,15,27))

fun <- function(df,col,val) {
  result <- subset(df, col==val)
  return(result)
}

我想传入df，x。列名，比如说“col2”。一个值，比方说“电子邮件”。我这样做的尝试返回一个 0 长度的 df。

fun(x,"col2","email")

很明显我做错了什么...有人可以帮忙吗？

Answer 1

你会想做一些类似的事情：

df[df[[col_name]] == value,]

然后函数变成：

fun <- function(df, col_name, value) {
  df[df[[col_name]] == value,]
}
fun(x, 'col2', 'email')
    col1  col2 col3
2 search email   15

如果您想考虑逻辑向量中的 NA 值：

fun <- function(df, col_name, value) {
  logical_vector = df[[col_name]] == value
  logical_vector[is.na(logical_vector)] = FALSE
  df[logical_vector, drop = FALSE]
}

为什么您的示例不起作用是因为subset 没有查看col 的值。相反，它将查找名为col 的列。我怀疑val 参数也没有正确解析。这是不在非交互模式下使用subset 的原因之一，即除了交互式 R 控制台之外的任何其他模式。