Question

我需要动态地按照规则列表对data.frame进行子集化。例如，像这样的规则：

df[col1] == 's'
df[col2] == 'z'
df[col3] == 'a' | df[col3] == 'b' | df[col3] == 'c'

静态地说，我只会：

df <- df[df[col1] == 's' 
         & df[col2] == 'z' 
         & (df[col3] == 'a' | df[col3] == 'b' | df[col3] == 'c'), ]

如果我有一个存储所有规则的list，我怎么能以相同的方式实现同样的目标：

rules <- list(col1 = c('s'), col2 = c('z'), col3 = c('a', 'b', 'c'))

我想这样做：

df <- magic(df, rules)

这样的事情可能吗？

Answer 1

它不是非常概括 - 我的意思是每个元素都是and s，每个元素中的每个元素都是or s，但这就是你的问题所要求的。

df <- data.frame(col1 = c('a','s','x'),
                 col2 = c('a','z','s'),
                 col3 = c('a','c','b'),
                 stringsAsFactors = FALSE)

df[with(df, col1 == 's' 
         & col2 == 'z' 
         & (col3 == 'a' | col3 == 'b' | col3 == 'c')), ]

#   col1 col2 col3
# 2    s    z    c


rules <- list(col1 = c('s'), col2 = c('z'), col3 = c('a', 'b', 'c'))


df[Reduce(`&`, Map(`%in%`, df, rules)), ]

#   col1 col2 col3
# 2    s    z    c

magic

magic <- function(data, rules) {
  data[Reduce(`&`, Map(`%in%`, data, rules)), ]
}

magic(df, rules)
#   col1 col2 col3
# 2    s    z    c

编辑 - 第2版

这个应该适用于1）没有规则的列和/或2）不按列的确切顺序排列的规则

magic <- function(data, rules) {
  rules <- rules[names(data)]
  idx <- Map(`%in%`, data, rules)
  idx[is.na(names(rules))] <- list(rep(TRUE, nrow(data)))
  data[Reduce(`&`, idx), ]
}

df <- data.frame(col1 = c('a','s','x'),
                 col2 = c('a','z','s'),
                 colx = rnorm(3),
                 col3 = c('a','c','b'),
                 stringsAsFactors = FALSE)


rules <- list(col2 = c('z'), col1 = c('s'), col3 = c('a', 'b', 'c'))
magic(df, rules)
#   col1 col2      colx col3
# 2    s    z -1.374339    c

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magic(mtcars, list(gear = 4, carb = 1:2))

#                 mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
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# Merc 230       22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
# 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
# Volvo 142E     21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2

通过规则列表动态地对data.frame进行子集化

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