如何在 dplyr 中过滤列表参数和多个字符串的组合

Question

给定一个数据框：

v1_attr1 <- c(1,0,0,0,1,0,0,0,1,1) %>% as.integer ()
v1_attr2 <- c(0,1,0,0,1,1,1,1,1,1) %>% as.integer ()
v2_attr1 <- c(0,0,1,0,0,1,1,1,0,0)  %>% as.integer ()
v2_attr2 <- c(0,0,0,1,0,1,1,1,0,0)  %>% as.integer ()

df <- data.frame (v1_attr1, v1_attr2, v2_attr1, v2_attr2)

如何为每个v[[x]] 的attr 设置过滤器？

我尝试了以下代码来获取每个data.frame 中由attr 过滤的行数。

library(dplyr)

# create list for vs
list_vs <- list ("v1", "v2")

# set multiple attr filter for each v[[x]] to get the respective number of rows in each filtered data.frame (presented in a list)
filtered <- lapply (list_vs, function (x){
  df %>% filter (noquote(paste0(list_vs[[x]], "_attr1")) == 1 | noquote(paste0(list_vs[[x]], "_attr2")) == 1) %>%
  nrow ()
})

虽然此代码没有返回错误，但filtered[[x]] 的结果始终为 0。如何正确设置过滤器参数以在每个 data.frame 中获得所需的行数？我使用了noquote，因为否则过滤参数将被粘贴在引号中。

Answer 1

一个选项是通过自动从列名中提取模式，将pivot_longer 转换为“长”格式，然后执行group_by、filter_at

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
   pivot_longer(cols = everything(), names_sep = "_", 
          names_to = c('group', '.value' )) %>%
   group_by(group) %>% 
   filter_at(vars(-group_cols()), any_vars(. == 1))

Answer 2

dplyr 和 purrr 选项可以是：

map(.x = list_vs,
    ~ df %>%
     filter_at(vars(starts_with(.x)), any_vars(. == 1)))

[[1]]
  v1_attr1 v1_attr2 v2_attr1 v2_attr2
1        1        0        0        0
2        0        1        0        0
3        1        1        0        0
4        0        1        1        1
5        0        1        1        1
6        0        1        1        1
7        1        1        0        0
8        1        1        0        0

[[2]]
  v1_attr1 v1_attr2 v2_attr1 v2_attr2
1        0        0        1        0
2        0        0        0        1
3        0        1        1        1
4        0        1        1        1
5        0        1        1        1