Dplyr select_ 和 starts_with 在变量列表第 2 部分中的多个值答案

【问题标题】：Dplyr select_ and starts_with on multiple values in a variable list part 2Dplyr select_ 和 starts_with 在变量列表第 2 部分中的多个值
【发布时间】：2018-01-04 15:16:34
【问题描述】：

这是我之前问题的延续：Dplyr select_ and starts_with on multiple values in a variable list

我正在从不同位置的不同传感器收集数据，数据输出类似于：

df<-data.frame(date=c(2011,2012,2013,2014,2015),"Sensor1 Temp"=c(15,18,15,14,19),"Sensor1 Pressure"=c(1001, 1000, 1002, 1004, 1000),"Sensor1a Temp"=c(15,18,15,14,19),"Sensor1a Pressure"=c(1001, 1000, 1002, 1004, 1000), "Sensor2 Temp"=c(15,18,15,14,19),"Sensor2 Pressure"=c(1001, 1000, 1002, 1004, 1000), "Sensor2 DewPoint"=c(10,11,10,9,12),"Sensor2 Humidity"=c(90, 100, 90, 100, 80))

问题（我认为）类似于：Using select_ and starts_with R 要么 select columns based on multiple strings with dplyr

我想搜索传感器，例如按位置，所以我有一个列表来搜索数据框，还包括时间戳。但是当我搜索多个传感器（或传感器类型等）时，搜索就会崩溃。有没有办法使用 dplyr（NSE 或 SE）来实现这一点？

FindLocation = c("date", "Sensor1", "Sensor2")
df %>% select(matches(paste(FindLocation, collapse="|"))) # works but picks up "Sensor1a" and "DewPoint" and "Humidity" data from Sensor2

我还想添加混合搜索，例如：

 FindLocation = c("Sensor1", "Sensor2") # without selecting "Sensor1a"
 FindSensor = c("Temp", "Pressure") # without selecting "DewPoint" or "Humidity"

我希望选择将 FindSensor 与 FindLocation 结合起来，并为 Sensor1 和 Sensor2 选择温度和压力数据（不选择 Sensor1a）。返回带有数据和列标题的数据框：

日期、传感器 1 温度、传感器 1 压力、传感器 2 温度、传感器 2 压力

再次感谢！

【问题讨论】：

试试df %>% select(matches(paste(c("date", outer(FindLocation, FindSensor, paste, sep=".")), collapse="|")))
是的，这行得通，谢谢！

标签： r select dplyr purrr multiple-matches

【解决方案1】：

类似的东西呢：

library(tidyverse)
wich_col <- df %>% names %>% strsplit("[.]") %>% map_lgl(function(x)x[1]%in%FindLocation&x[2]%in%FindSensor)
df[wich_col]

【讨论】：

【解决方案2】：

purrr 的一些函数将会很有用。首先，您使用cross2 计算FindLocation 和FindSensor 的笛卡尔积。你会得到一个配对列表。然后使用map_chr 将paste 应用到它们，用一个点(.) 连接位置和传感器字符串。然后使用one_of 帮助器来选择列。

library(purrr)

FindLocation = c("Sensor1", "Sensor2")
FindSensor = c("Temp", "Pressure")

columns = cross2(FindLocation, FindSensor) %>%
  map_chr(paste, collapse = ".")

df %>% select(one_of(columns))

【讨论】：

谢谢，之前没见过cross2——非常有用的功能！

【解决方案3】：

我们可以使用

df %>% 
  select(matches(paste(c("date", outer(FindLocation, 
                FindSensor, paste, sep=".")), collapse="|")))

【讨论】：