Question

让我分享一下我正在尝试做的事情的一个例子，因为标题可能不像我希望的那样清晰。这没有可重现的代码，但如果有帮助，我可以添加一个可重现的示例：

library(dplyr)
if(this_team != "") {
  newdf <- mydf %>%    
      filter(team == this_team) %>%
      mutate(totalrows = nrow(.)) %>%
      group_by(x1, y1) %>%
      summarize(dosomestuff)
} else {
  newdf <- mydf %>%    
      filter(firstname == this_name & lastname == that_name) %>%
      mutate(totalrows = nrow(.)) %>%
      group_by(x1, y1) %>%
      summarize(dosomestuff)
}

我在R中创建一个函数，对mydf数据帧进行一些数据操作。如果我将值传递给函数的team_name参数，那么我想使用'team'列过滤数据帧。如果我没有传递值 team_name参数，然后它默认为“”，而我传递this_name和that_name的值，它们对应于mydf中的列'firstname'和'lastname'。

有没有更好的方法来实现这一点，而不是必须在两个单独的if else语句中再次创建整个dplyr管道？我的实际代码管道长度超过4行，因此必须重现这样的代码是非常令人沮丧的。

Answer 1

你可以做到

library(dplyr)
y <- ""
data.frame(x = 1:5) %>% 
  {if (y=="") filter(., x>3) else filter(., x<3)} %>% 
  tail(1)

或

data.frame(x = 1:5) %>% 
 filter(if (y=="") x>3 else x<3) %>%  
  tail(1)

甚至将管道存放在

的静脉中

mypipe <- . %>% tail(1) %>% print
data.frame(x = 1:5) %>% mypipe

Answer 2

查看以下代码是否有效，我们在if-else语句中插入filter条件。这是有道理的，因为后面的语句接受一个逻辑语句作为其输入 - 我们只使用前一个语句来控制输入的值。

library(dplyr)

newdf <- mydf %>%    
  filter(
    if (this_team != "") {
      team == this_team
    } else {
      firstname == this_name & lastname == that_name
    }
  ) %>%
  mutate(totalrows = nrow(.)) %>%
  group_by(x1, y1) %>%
  summarize(dosomestuff)

Answer 3

基于lukeA的评论，您还可以使用case_when()：

library(dplyr)
y <- ""
data.frame(x = 1:5) %>% 
  filter(case_when(y=="" ~ x > 3, #When y == "", x > 3
                   T ~ x<3) #Otherwise, x < 3
         ) %>% 
  tail(1)

如果要评估的条件多于两个，这会更好。

在dplyr中使用filter，条件是R中的if语句

3 个答案: