根据外部值有条件地应用管道步骤

Question

鉴于 dplyr 工作流程：

require(dplyr)                                      
mtcars %>% 
    tibble::rownames_to_column(var = "model") %>% 
    filter(grepl(x = model, pattern = "Merc")) %>% 
    group_by(am) %>% 
    summarise(meanMPG = mean(mpg))

我有兴趣根据applyFilter 的值有条件地应用filter。

解决方案

对于applyFilter <- 1，使用"Merc" 字符串过滤行，不返回过滤器所有行。

applyFilter <- 1


mtcars %>%
  tibble::rownames_to_column(var = "model") %>%
  filter(model %in%
           if (applyFilter) {
             rownames(mtcars)[grepl(x = rownames(mtcars), pattern = "Merc")]
           } else
           {
             rownames(mtcars)
           }) %>%
  group_by(am) %>%
  summarise(meanMPG = mean(mpg))

问题

建议的解决方案效率低下，因为总是评估 ifelse 调用；一种更理想的方法只会评估applyFilter <- 1 的filter 步骤。

尝试

低效的工作解决方案如下所示：

mtcars %>% 
    tibble::rownames_to_column(var = "model") %>% 
    # Only apply filter step if condition is met
    if (applyFilter) { 
        filter(grepl(x = model, pattern = "Merc"))
        }
    %>% 
    # Continue 
    group_by(am) %>% 
    summarise(meanMPG = mean(mpg))

当然，上面的语法是不正确的。这只是一个说明，理想的工作流程应该是什么样子。

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想要的答案

• 我对创建临时对象不感兴趣；工作流程应该类似于：

  startingObject
      %>%
      ...
      conditional filter
      ...
      final object
  

• 理想情况下，我想找到一个解决方案，我可以控制是否正在评估 filter 调用

Answer 1

这个方法怎么样：

mtcars %>% 
    tibble::rownames_to_column(var = "model") %>% 
    filter(if(applyfilter== 1) grepl(x = model, pattern = "Merc") else TRUE) %>% 
    group_by(am) %>% 
    summarise(meanMPG = mean(mpg))

这意味着 grepl 仅在 applyfilter 为 1 时才被评估，否则 filter 只会回收 TRUE。

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或者另一种选择是使用{}：

mtcars %>% 
  tibble::rownames_to_column(var = "model") %>% 
  {if(applyfilter == 1) filter(., grepl(x = model, pattern = "Merc")) else .} %>% 
  group_by(am) %>% 
  summarise(meanMPG = mean(mpg))

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显然还有另一种可能的方法，您只需打破管道，有条件地进行过滤，然后继续管道（我知道 OP 并没有要求这样做，只是想为其他读者举一个例子）

mtcars %<>% 
  tibble::rownames_to_column(var = "model")

if(applyfilter == 1) mtcars %<>% filter(grepl(x = model, pattern = "Merc"))

mtcars %>% 
  group_by(am) %>% 
  summarise(meanMPG = mean(mpg))