按动态列名过滤数据表

Question

假设我有一个包含A，B和C列的data.table

我想编写一个应用过滤器的功能（例如A> 1）但是＆＃34; A＆＃34;需要是动态的（函数的参数），所以如果我通知A，它确实A> 1;如果我通知B，它会B> 1，依此类推......（A和B总是列名称，当然）

实施例： 让我们说我的数据如下：我想做＆＃34; A == 1＆＃34;并且它将返回绿线，或者做＆＃34; B == 1＆amp; Ç== 1＆＃34;并返回蓝线。

可以这样做吗？ 感谢

Answer 1

你可以尝试

f1 <- function(dat, colName){dat[eval(as.name(colName))>1]}
setDT(df1)
f1(df1, 'A')
f1(df1, 'B')

如果您需要使值也动态

f2 <- function(dat, colName, value){dat[eval(as.name(colName))>value]}
f2(df1, 'A', 1)
f2(df1, 'A', 5)

数据

set.seed(24)
df1 <- data.frame(A=sample(-5:10, 20, replace=TRUE), 
      B=rnorm(20), C=LETTERS[1:20], stringsAsFactors=FALSE) 

Answer 2

如果您的数据是

a <- c(1:9)
b <- c(10:18)
# create a data.frame
df <- data.frame(a,b)
# or a data.table
dt <- data.table(a,b)

您可以将条件存储在变量x

中

x <- quote(a >= 3)

并使用dplyr过滤data.frame（用[]赢得工作子集）

library(dplyr)
filter(df, x)

或使用@Frank

建议的data.table

library(data.table)
dt[eval(x),]

Answer 3

尝试：

dt = data.table(A=c(1,1,2,3,1), B=c(4,5,1,1,1))

f=function(dt, colName) dt[dt[[colName]]>1,]
#> f(dt, 'A')
#   A B
#1: 2 1
#2: 3 1

Answer 4

为什么要写一个函数？你可以这样做......

<强>具体地：

d.new = d [d $ A→1，]

其中 d是数据框d$A是变量而d.new是新数据框。

更一般地说：

data=d #data frame
variable=d$A #variable 
minValue=1 #minimum value
d.new=data[variable>minValue,] #create new data frame (d.new) filtered by min value

要创建新列：

如果您不想实际创建新数据框但想要创建指标变量，则可以使用ifelse。这与着色行最相似，如示例所示。代码如下：

d$indicator1=ifelse(d$X1>0,1,0)