tablas - instalar paquete dplyr en r

Usar nombres de variables en funciones de dplyr.

Question

Quiero usar nombres de variables como cadenas en funciones de dplyr . Vea el ejemplo a continuación:

df <- data.frame( 
      color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"), 
      value = 1:5)
filter(df, color == "blue")

Funciona perfectamente, pero me gustaría referirme al color por cadena, algo como esto:

var <- "color"
filter(df, this_probably_should_be_a_function(var) == "blue").

Estaría encantado de hacerlo de cualquier manera y súper contento de usar la sintaxis dplyr fácil de leer.

Answer 1

A menudo se pregunta, pero todavía no es fácil el apoyo afaik. Sin embargo, con respecto a esta publicación :

eval(substitute(filter(df, var == "blue"), 
                list(var = as.name(var))))
#   color value
# 1  blue     1
# 2  blue     3
# 3  blue     4

Answer 2

A partir del dplyr 0.3 todas dplyr funciones de dplyr que utilizan una evaluación no estándar (NSE, ver publicación de publicación y vignette ) tienen una doble evaluación estándar (SE) que termina en un guión bajo. Estos pueden ser utilizados para pasar variables. Para el filter será filter_ . Usando filter_ puede pasar la condición lógica como una cadena.

filter_(df, "color==''blue''")

#   color value
# 1  blue     1
# 2  blue     3
# 3  blue     4

Construir la cuerda con la condición lógica es, por supuesto, sencillo.

l <- paste(var, "==",  "''blue''")
filter_(df, l)

Answer 3

A partir del dplyr 0.7, algunas cosas han cambiado de nuevo.

library(dplyr)
df <- data.frame( 
  color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"), 
  value = 1:5)
filter(df, color == "blue")

# it was already possible to use a variable for the value
val <- ''blue''
filter(df, color == val)

# As of dplyr 0.7, new functions were introduced to simplify the situation
col_name <- quo(color) # captures the current environment
df %>% filter((!!col_name) == val)

# Remember to use enquo within a function
filter_col <- function(df, col_name, val){
  col_name <- enquo(col_name) # captures the environment in which the function was called
  df %>% filter((!!col_name) == val)
}
filter_col(df, color, ''blue'')

Los casos más generales se explican en la viñeta de programación dplyr .

Answer 4

Aquí hay una forma de hacerlo usando la función sym() en el paquete rlang :

library(dplyr)

df <- data.frame( 
  main_color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"), 
  secondary_color = c("red", "green", "black", "black", "red"),
  value = 1:5, 
  stringsAsFactors=FALSE
)

filter_with_quoted_text <- function(column_string, value) {
    col_name <- rlang::sym(column_string)
    df1 <- df %>% 
      filter(UQ(col_name) == UQ(value))
    df1
}

filter_with_quoted_text("main_color", "blue")
filter_with_quoted_text("secondary_color", "red")

Answer 5

También puede utilizar:

 filter(df, get(var, envir=as.environment(df))=="blue")
 #color value
 #1  blue     1
 #2  blue     3
 #3  blue     4

Actualizar

En la versión de desarrollo de dplyr y próximamente se publicará como 0.6.0 (abril de 2017), podemos crear las variables como se cita y luego se anula la cita ( UQ o !! ) para la evaluación

var <- quo(color)
filter(df, UQ(var) == "blue")
#   color value
#1  blue     1
#2  blue     3
#3  blue     4

Debido a la precedencia del operador, ¡podemos requerir que () envuelva !!

filter(df, (!!var) == "blue")
#   color value
#1  blue     1
#2  blue     3
#3  blue     4