Question

我想在dplyr的函数中使用变量名作为字符串。请参阅以下示例：

df <- data.frame( 
      color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"), 
      value = 1:5)
filter(df, color == "blue")

它完美无缺，但我想用字符串引用color，类似这样：

var <- "color"
filter(df, this_probably_should_be_a_function(var) == "blue").

我很高兴，无论如何都要这样做，并且非常乐意使用易于阅读的dplyr语法。

Answer 1

`dplyr`版本[0.3 - 0.7]（？ - 2017年6月）

（有关最新dplyr个版本，请参阅此问题的其他答案）

从dplyr 0.3开始，每个使用非标准评估的dplyr函数（NSE，请参阅release post和vignette）都有一个以下划线结尾的标准评估（SE）。这些可用于传递变量。对于filter，它将是filter_。使用filter_，您可以将逻辑条件作为字符串传递。

filter_(df, "color=='blue'")

#   color value
# 1  blue     1
# 2  blue     3
# 3  blue     4

构造具有逻辑条件的字符串当然是直截了当的

l <- paste(var, "==",  "'blue'")
filter_(df, l)

Answer 2

在较新的版本中，我们可以使用我们可以创建引用的变量，然后取消引用（UQ或!!）进行评估

var <- quo(color)
filter(df, UQ(var) == "blue")
#   color value
#1  blue     1
#2  blue     3
#3  blue     4

由于运算符优先级，我们可能需要()来回绕!!

filter(df, (!!var) == "blue")
#   color value
#1  blue     1
#2  blue     3
#3  blue     4

旧选项

我们也可以使用：

 filter(df, get(var, envir=as.environment(df))=="blue")
 #color value
 #1  blue     1
 #2  blue     3
 #3  blue     4

编辑：重新排列解决方案的顺序

Answer 3

从dplyr 0.7开始，有些事情又发生了变化。

library(dplyr)
df <- data.frame( 
  color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"), 
  value = 1:5)
filter(df, color == "blue")

# it was already possible to use a variable for the value
val <- 'blue'
filter(df, color == val)

# As of dplyr 0.7, new functions were introduced to simplify the situation
col_name <- quo(color) # captures the current environment
df %>% filter((!!col_name) == val)

# Remember to use enquo within a function
filter_col <- function(df, col_name, val){
  col_name <- enquo(col_name) # captures the environment in which the function was called
  df %>% filter((!!col_name) == val)
}
filter_col(df, color, 'blue')

dplyr programming vignette中解释了更多一般情况。

Answer 4

经常被问到，但仍然没有轻松的支持。但是，关于this posting：

eval(substitute(filter(df, var == "blue"), 
                list(var = as.name(var))))
#   color value
# 1  blue     1
# 2  blue     3
# 3  blue     4

Answer 5

以下是使用sym()包中的rlang函数执行此操作的一种方法：

library(dplyr)

df <- data.frame( 
  main_color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"), 
  secondary_color = c("red", "green", "black", "black", "red"),
  value = 1:5, 
  stringsAsFactors=FALSE
)

filter_with_quoted_text <- function(column_string, value) {
    col_name <- rlang::sym(column_string)
    df1 <- df %>% 
      filter(UQ(col_name) == UQ(value))
    df1
}

filter_with_quoted_text("main_color", "blue")
filter_with_quoted_text("secondary_color", "red")

Answer 6

新的`rlang`版本> = 0.4.0

.data现在被认为是引用父数据框的一种方式，因此按字符串引用的工作方式如下：

var <- "color"
filter(df, .data[[var]] == "blue")

如果变量已经是符号，那么{{}}将正确地取消引用

示例1：

var <- quo(color)
filter(df, {{var}} == "blue")

或更现实地

f <- function(v) {
    filter(df, {{v}} == "blue")
}
f(color)

Answer 7

上面的几种解决方案对我来说不起作用。现在有!!函数，我们将其包装在set.seed(123) df <- data.frame( color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"), shape = c("round", "round", "square", "round", "square"), value = 1:5)中。似乎更简单一些。

as.symbol()

现在通过将变量通过!!和var <- "color" filter(df, !!as.symbol(var) == "blue") # color shape value # 1 blue round 1 # 2 blue square 3 # 3 blue round 4 var <- "shape" df %>% group_by(!!as.symbol(var)) %>% summarise(m = mean(value)) # shape m # <fct> <dbl> # 1 round 2.33 # 2 square 4传递给dplyr函数，以字符串形式输入

setState

Answer 8

更新。新的dplyr1.0.0具有一些出色的新功能，使解决这类问题变得更加容易。您可以在新包装随附的“编程”小插图中了解其内容。

基本上，.data[[foo]]函数使您可以更轻松地将字符串传递给函数。

所以你可以这样做

filtFunct <- function(d, var, crit) {
filter(d, .data[[var]] %in% crit)
}

filtFunct(df, "value", c(2,4))

#   color value
# 1 black     2
# 2  blue     4

filtFunct(df, "color", "blue")

#   color value
# 1  blue     1
# 2  blue     3
# 3  blue     4

Answer 9

这个问题是 6 年前发布的。 dplyr 现在是 1.0.2 版。然而，这仍然是一个很好的讨论，对我的问题有很大帮助。我希望能够从列、运算符和值构建过滤器，这些列、运算符和值都由内存中的变量指定。哦，还有不确定数量的过滤器！

考虑以下列表，其中我为两个过滤器指定了列、运算符和值：

myFilters = 
  list(
    list(var = "color", op = "%in%", val = "blue"),
    list(var = "value", op = "<=", val = 3)
  )

从这个列表中，我想运行：

dplyr::filter(color %in% "blue", value <= 3)

我们可以在上面的 lapply 上使用 list 来创建 list 对象的 call，使用 !!! 运算符强制评估调用，以及将其传递给 filter：

library(dplyr)

df <- data.frame( 
  color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"), 
  value = 1:5)

result = 
  lapply(myFilters, function(x) call(x$op, as.name(x$var), x$val)) %>%
  {filter(df, !!!.)}

...还有沙赞！

> result
  color value
1  blue     1
2  blue     3

要吸收的东西很多，所以如果发生的事情不是很明显，让我稍微拆解一下。考虑：

var = "color"
op = "%in%"
val = "blue"

我希望能够运行：

filter(df, color %in% "blue")

如果我也有：

var2 = "value"
op2 = "<="
val2 = 3

我可能希望能够获得：

filter(df, color %in% "blue", value <= 3)

该解决方案使用 call，它们是未计算的表达式。（参见 Hadley 的 Advanced R book）基本上，从变量创建 call 对象列表，然后在调用 !!! 时使用 dplyr::filter 运算符强制评估调用。

call1 = call(op, as.name(var), val)

这是call1的值：

> call1
color %in% "blue"

让我们创建另一个 call：

call2 = call(op2, as.name(var2), val2)

将它们放在列表中：

calls = list(call1, call2)

并在将调用发送到 !!! 之前使用 filter 评估调用列表：

result = filter(df, !!!calls)

在dplyr的函数中使用变量名

9 个答案:

`dplyr`版本[0.3 - 0.7]（？ - 2017年6月）

旧选项

新的`rlang`版本> = 0.4.0

在dplyr的函数中使用变量名

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旧选项

新的rlang版本> = 0.4.0

`dplyr`版本[0.3 - 0.7]（？ - 2017年6月）

新的`rlang`版本> = 0.4.0