在dplyr条件选择中，波浪号（~）的作用是什么？

Question

假设我有一个原始数据集如下。作为整理过程，我尝试选择没有NA值的列 - 或删除带有NA的列 - 参考this 原始数据

 #>   data_name col_a  col_b
 #>   <chr>      <int> <int>
 #> 1 data_a     30    NA
 #> 2 data_b     20    75
 #> 3 sum        50    NA

删除缺失值列的代码

data_without_na <- raw_data %>% select_if(~ !any(is.na(.)))
data_without_na

输出

#>   data_name col_a
#>   <chr>      <int>
#> 1 data_a     30    
#> 2 data_b     20    
#> 3 sum        50  

输出结果符合我的预期，但我不明白为什么需要在条件语句的开头加上波浪号（~）。

目前我理解的如下：

• R中的波浪号：将等式左边与右边分开
• ！：否定
• any(is.na(.))：对于每一列，如果存在NA值，则返回真或假值

没有左侧变量时，波浪号如何起作用？

- seemoreseaglass

---

这个已经从DS迁移到这里。 - undefined

Answer 1

在tidyverse中，使用~等价于function(...)。基本上，~将类似公式的表达式转换为函数。请参见下文：

library(dplyr)

df %>% 
  select_if(function(x) !any(is.na(x)))
#>   data_name col_a
#> 1    data_a    30
#> 2    data_b    20
#> 3       sum    50

df %>% 
  select_if(~ !any(is.na(.)))
#>   data_name col_a
#> 1    data_a    30
#> 2    data_b    20
#> 3       sum    50

我可以尝试进一步解释，但是在StackOverflow上有多个讨论串更好地解释了这一点，所以我只是会引用它们：

1. R中的波点（~.）
2. dplyr中波浪线和点符号表示的含义

数据：

df <- read.table(text = " data_name col_a  col_b
 data_a     30    NA
 data_b     20    75
 sum        50    NA", header = T)

- M--