Question

我想创建一个应用于数据框的过滤器列表。类似的东西：

filters = list(cyl=4, am=1)

然后将其应用于＆＃39; mtcars＆＃39; dataframe，只获取cyl = 4和am = 1的记录。我可以这样做：

filter_(mtcars, 
        lazyeval::interp(~ val == var, val = as.name(names(filters[1])), 
                                       var = filters[[1]]))

但这只会在过滤器列表中选择第一个条目。

应用所有过滤器的惯用方法是什么？

（我试图创建一个可以接受数据框和标准集并将输出转换的有点通用函数。现在，对于标准来说，相等是好的，但更通用的习语会很好）

Answer 1

将过滤器定义为

filter1 <- ~(cyl==4 & am==1)

或

filter1 <- "cyl==4 & am==1"

或

library(lazyeval)
filter1 <- lazy(cyl==4 & am==1)

并用作

mtcars %>% filter_(filter1)

功能示例：

get_cars_with_filter <- function(my_filter) {
  mtcars %>% filter_(lazy(my_filter))
}

get_cars_with_filter(cyl==4 & am == 1)

Answer 2

    data <- mtcars
    attach(data)

    ##function to create data subset applying necessary filters
     myfunction <- function(myfilter){
     newdata <- data[myfilter,]
     print(newdata)
     }

     ##calling function
     myfunction(cyl==4 & am==1)
     myfunction(mpg >20 & gear > 1)


     Output
    > myfunction(cyl==4 & am==1)

                   mpg    cyl  disp   hp drat wt    qsec  vs am gear carb
    Datsun 710     22.8   4    108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
    Fiat 128       32.4   4    78.7   66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
    Honda Civic    30.4   4    75.7   52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
    Toyota Corolla 33.9   4    71.1   65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
    Fiat X1-9      27.3   4    79.0   66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
    Porsche 914-2  26.0   4    120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
    Lotus Europa   30.4   4    95.1   113 3.77 1.513 16.90 1  1    5    2
    Volvo 142E     21.4   4    121.0  109 4.11 2.780 18.60 1  1    4    2

Answer 3

这里的所有答案都很好，但是如果您想要保留原始的定义过滤器的方式（通过列表），您只需将其转换为字符串并将其传递给filter_，如

filter_(mtcars, paste(names(filters), filters, sep = "==", collapse = "&"))

（额外的好处是，这允许您使用的逻辑运算符具有灵活性，例如可以将折叠更改为“|”等）

如何通过dplyr和filter_以编程方式提供要应用的过滤器列表

3 个答案: