在R：子集或dplyr :: filter中，带有来自矢量的变量 [英] In R: subset or dplyr::filter with variable from vector

问题描述

df <- 
  data.frame(a=LETTERS[1:4],
             b=rnorm(4)
             )

vals <- c("B","D")

我可以过滤器/子集 df 的值在 val 中，

I can filter/subset df with values in val with:

dplyr::filter(df, a %in% vals)
subset(df, a %in% vals)

两者都给出：

  a         b
2 B 0.4481627
4 D 0.2916513

如果向量中有变量名该怎么办，例如：

What if I have a variable name in a vector, e.g.:

> names(df)[1]
[1] "a"

然后它不起作用-我猜是因为它的引用

Then it doesnt work - I guess because its quoted

dplyr::filter(df, names(df)[1] %in% vals)
[1] a b
<0 rows> (or 0-length row.names)

如何执行此操作？

更新（如果它的dplyr :: tbl_df（df）会怎样）

以下答案对数据有效.frames，但不适用于dplyr :: tbl_df包装的数据：

Answers below work fine for data.frames, but not for dplyr::tbl_df wrapped data:

df<-dplyr::tbl_df(df)
dplyr::filter(df, df[,names(df)[1]] %in% vals)

不起作用（我以为 tbl_df 是df之上的简单包装？）

Does not work (I thought tbl_df was a simple wrap on top of df ? )

再次工作：

dplyr::filter(df, as.data.frame(df)[,names(df)[1]] %in% vals)

最终更新：它与tbl_df（）一起使用lazyeval :: interp

请参阅下面的AndreyAkinshin解决方案。

See AndreyAkinshin's solution below.

推荐答案

您可以使用 df [， a] 或 df [，1] ：

df <- data.frame(a = LETTERS[1:4], b = rnorm(4))
vals <- c("B","D")

dplyr::filter(df, df[,1] %in% vals)
#  a         b
# 2 B 0.4481627
# 4 D 0.2916513

subset(df, df[,1] %in% vals)
#  a         b
# 2 B 0.4481627
# 4 D 0.2916513

dplyr::filter(df, df[,"a"] %in% vals)
#  a         b
# 2 B 0.4481627
# 4 D 0.2916513

subset(df, df[,"a"] %in% vals)
#  a         b
# 2 B 0.4481627
# 4 D 0.2916513

使用dplyr :: tbl_df（df）

有些魔术具有 lazyeval :: interp 帮助我们！

Some magic with lazyeval::interp helps us!

df <- dplyr::tbl_df(df)
expr <- lazyeval::interp(quote(x %in% y), x = as.name(names(df)[1]), y = vals)

df %>% filter_(expr)
# Source: local data frame [2 x 2]
#
#   a        b
# 1 B 0.4481627
# 2 D 0.2916513

这篇关于在R：子集或dplyr :: filter中，带有来自矢量的变量的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！