dplyr 的选择辅助函数 Everything() 与复制有何不同？答案

【问题标题】：How does dplyr's select helper function everything() differ from copying?dplyr 的选择辅助函数 Everything() 与复制有何不同？
【发布时间】：2016-09-07 09:37:32
【问题描述】：

有什么用例

select(iris, everything())

相对于例如只是复制data.frame？

【问题讨论】：

标签： r dataframe dplyr

【解决方案1】：

在?select 中寻找对everything 的引用，他们有一个用于重新排序列的示例：

# Reorder variables: keep the variable "Species" in the front
select(iris, Species, everything())

在这种情况下，Species 列被移动到第一列，所有列都被保留，没有列重复。

选择帮助器不仅仅用于 select 函数 - 例如，在 dplyr 1.0 及更高版本中，您可能希望在 across() 中使用它来改变或汇总所有列。

自从提出这个问题以来，选择助手已被分解到他们自己的包中，tidyselect。 tidyselect page on CRAN 有很长的反向导入列表 - 很可能许多导入 tidyselect 的包都有 everything() 有用的情况。

【讨论】：

【解决方案2】：

另一个示例用例：

# Moves the variable Petal.Length to the end
select(iris, -Petal.Length, everything())

（我在这里看到了：https://stackoverflow.com/a/30472217/4663008）

无论哪种方式，Gregor 的回答和我的回答都让我感到困惑——我希望 Species 在 Gregor 的示例中被复制或在我的示例中被删除。例如如果您根据前两个示例尝试更复杂的操作，则不起作用：

> dplyr::select(iris, Petal.Width, -Petal.Length, everything())
    Petal.Width Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length    Species
1           0.2          5.1         3.5          1.4     setosa
2           0.2          4.9         3.0          1.4     setosa
3           0.2          4.7         3.2          1.3     setosa

更新：在 github 上的 hadley 快速response 之后，我发现使用everything() 和select() 中第一个位置的负数有一个特殊的行为，它将从所有变量开始select()，然后是所有变量() 将它们再次拉出。非第一位置的负变量不会像预期的那样起作用。

我同意第一个位置的负变量和everything() select_helper 函数需要在文档中更好地解释

更新 2：?select 的文档现已更新为“正值选择变量；负值删除变量。如果第一个表达式为负，则 select() 将自动从所有变量开始。”

【讨论】：