R dplyr 在多列上过滤字符串条件

【问题标题】：R dplyr filter string condition on multiple columnsR dplyr 在多列上过滤字符串条件
【发布时间】：2020-08-29 03:14:09
【问题描述】：

我有一个df，例如

df <-read.table(text="
v1 v2 v3 v4 v5
1  A  B  X  C
2  A  B  C  X
3  A  C  C  C
4  B  D  V  A
5  B  Z  Z  D", header=T)

如果变量 v2 到 v5 有“X”，我如何过滤它们。我已经看到了一些使用过滤器的示例，但这些示例似乎仅适用于数字条件。

filter_at(vars(contains("prefix")), all_vars(.>5))

将 >5 替换为 "X" 不起作用

【问题讨论】：

标签： r tidyverse

【解决方案1】：

使用dplyr 1.0.4，我们可以使用if_any

library(dplyr)
df %>%
    filter(if_any(v2:v5, ~ . == 'X'))
#   v1 v2 v3 v4 v5
#1  1  A  B  X  C
#2  2  A  B  C  X

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用filter_at 和any_vars 来选择至少有一个值为"X" 的行。

library(dplyr)
df %>% filter_at(vars(v2:v5), any_vars(. == 'X'))

#  v1 v2 v3 v4 v5
#1  1  A  B  X  C
#2  2  A  B  C  X

但是，filter_at 已被取代，因此要将其转换为 across，您可以这样做：

df %>% filter(Reduce(`|`, across(v2:v5, ~. == 'X')))

在基础 R 中也更容易：

df[rowSums(df[-1] == 'X') > 0, ]

【讨论】：