Dplyr、过滤器和 SE答案

【问题标题】：Dplyr, filter and SEDplyr、过滤器和 SE
【发布时间】：2019-04-25 06:21:43
【问题描述】：

我有一个包含 3 列 A、B、C 和我想构建一个函数，只保留 A 列低于另一列（可能是 B 列或 C 列）的行

我知道我们需要使用 filter_ 和 SE 才能通过 dplyr 实现这一点，我查看了小插图，但我不明白它是如何工作的。'

如何将此函数转换为 SE 函数？

df = data.frame(columnA = 1:100,
                columnB = rnorm(100, 50, 10),
                columnC = rnorm(100, 50, 10))

fct = function(df,column_name){
  df2 = df %>% filter(columnA < column)
return(df2)
}

【问题讨论】：

@psql，NSE 函数是什么？
非标评测cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/nse.html
也许this Q/A 可以帮助你。你可能需要filter_
为了确保您清楚命名法，fct 函数使用 NSE，这是 dplyr 默认值。以“_”结尾的函数（filter_）是使用 SE 的函数。
@NGaggney：哦，是的，我弄错了，对不起

标签： r dplyr

【解决方案1】：

将filter_ 中的表达式转换为字符串是一种方法：

fct = function(df, column_name){
  df2 = df %>% filter_(paste("columnA <", column_name))
  return(df2)
}
nrow(fct(df, "columnB"))
## [1] 50

【讨论】：

【解决方案2】：

NGaffney 的答案是 SE 版本。这是 NSE 版本，这意味着它允许您输入不带引号的列名：

require(dplyr)
df = data.frame(columnA=20, columnB=50, columnC=15)

fct = function(df,column_NSE){
  column_name = deparse(substitute(column_NSE))
  df2 = df %>% filter_(paste("columnA < ", column_name))
  return(df2)
}

试运行：

> fct(df,columnB)
  columnA columnB columnC
1      20      50      15

> fct(df,columnC)
[1] columnA columnB columnC
<0 rows> (or 0-length row.names)

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一个适用于字符输入/SE 的函数。

fct = function(df, column_name){
  #convert to sym from chr
  column_name = sym(column_name)

  #filter
  df %>% filter(columnA < column_name)
}

测试：

> df %>% fct("columnB") %>% head()
  columnA  columnB  columnC
1       1 68.80929 56.49032
2       2 58.17927 68.06920
3       3 57.52833 66.00263
4       4 41.38442 57.58875
5       5 38.93989 61.93183
6       6 51.10835 54.70835

我是not sure why，必须先拨打sym()。

【讨论】：