dplyr中基于字符串的筛选 - NSE

Question

dplyr中基于字符串的筛选 - NSE

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我想使用dplyr的新非标准语言符号（版本>=0.6）对我的数据进行动态筛选。假设我有以下虚拟数据集：

df = data_frame(x = 1:10, y = 10:1, z = 10 * runif(10))

如果现在我想要筛选列 tofilter = "x" 中大于5的值，我知道可以这样做：

df %>% 
  filter((!!rlang::sym(tofilter)) >= 5)

问题1

如果我想要动态更改筛选器的操作符（比如说我有一个Shiny应用程序，在其中用户可以动态地selectInput确定是否要过滤大于5、等于5或小于5的值），该怎么办？

我想要做的是类似下面这样的事情：

op = ">="
val = 5
filt_expr = paste("x", op, val)
df %>% 
  filter(filt_expr)

显然，这样是不行的。我已经尝试使用rlang quosore/symbols等方法，但没有找到合适的方法来“引用”我的输入。

问题2

附加问题是，如果我想应用多个过滤器怎么办？我需要循环还是可以创建一个过滤表达式列表并一次性应用它们？

这种情况的一个例子是Shiny应用程序，用户可以输入他/她想要应用于数据的多个条件，以便我们有一个动态变化的格式列表：

filt_expr_list = list("x >= 5", "y <= 10", "z >= 2")

我们希望动态应用它们，以使输出等效于：

df %>%
  filter(x >= 5, y <= 10, z >= 2)

我觉得这在某种程度上是问题1的一个子集，因为当我知道如何正确引用参数时，我认为可以做如下操作：

filt_expr = paste0(unlist(filt_expr_list), collapse = ", ")
df %>%
  filter(filt_expr)

但是如果有更好、更清晰的方式，那将会很不错。

- Lorenzo Rossi

2个回答

2

您可以这样做：

您可以实际执行此操作：

    df = data_frame(x = 1:10, y = 10:1, z = 10 * runif(10))
    op = ">="
    val = 5
    filt_expr = paste("x", op, val)

    df %>% filter(eval(parse(filt_expr)))

- Vishal Katti

2

你需要指定 parse(text = filt_expr)。 - Erik Bülow

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可以查看英文原文，
原文链接

- Lionel Henry · Accepted Answer

如果我想要动态更改过滤器的操作符怎么办

您可以使用整洁评估通过取消引用表示操作符的符号来实现（请注意，我使用expr（）来说明取消引用的结果）：

lhs <- "foo"

# Storing the symbol `<` in `op`
op <- quote(`<`)

expr(`!!`(op)(!!sym(lhs), 5))
#> foo < 5

然而，使用普通的 R 代码在整洁评估之外完成操作会更加清晰。仅当您引用的符号代表数据框中的列即不在上下文中时，解引用才是必要的。在这种情况下，您可以将运算符存储在变量中，然后在筛选表达式中调用该变量：

# Storing the function `<` in `op`
op <- `<`

expr(op(!!sym(lhs), 5))
#> op(foo, 5)

如果我想应用多个过滤器怎么办？

您可以将表达式保存在列表中，然后使用!!!在调用中拼接它们：

filters <- list(
  quote(x >= 5),
  quote(y <= 10),
  quote(z >= 2)
)

expr(df %>% filter(!!!filters))
#> df %>% filter(x >= 5, y <= 10, z >= 2)`

注意：我之前说过，在上下文中不必取消引用变量，但如果您正在编写将数据框作为输入的函数，这样做仍然是一个好主意。由于数据框是变量，您无法预先知道它包含哪些列。列始终优先于您在环境中定义的对象。在这种情况下，这不是一个问题，因为我们正在谈论一个函数，如果在数据框中找到一个类似命名的对象，R将继续查找函数。