在編程中使用dplyr filter（）

我在寫我的函數，並希望使用dplyr的filter（）函數來選擇滿足條件的數據框的行。這是我的代碼：在編程中使用dplyr filter（）

library(tidyverse) 

df <-data.frame(x = sample(1:100, 50), y = rnorm(50), z = sample(1:100,50), w = sample(1:100, 50), 
      p = sample(1:100,50)) 

new <- function(ang,brad,drau){ 
    df%>%filter(!!drau %in% 1:50)%>%select(ang,brad) -> A 
return(A) 
} 

brand <- c("z","w","p") 
lapply(1:3, function(i) new(ang = "x", brad = "y", drau = brand[i]))%>%bind_rows()

每當我運行這個功能，它看起來像filter不會選擇滿足條件的任何行。

我該如何做這項工作？

更新

出於某種原因，這個工程時，我不％的人使用'％，如;

new <- function(ang,brad,drau){ 
    df%>%filter(!!drau > 50)%>%select(ang,brad) -> A 
return(A) 
} 

lapply(1:3, function(i) new(ang = "x", brad = "y", drau = brand[i]))%>%bind_rows()

但是，每個循環的結果都是一樣的。這是爲什麼？也爲什麼我不能使用%in%。

來源

2017-07-21 Kay

看一看'filter_' – HubertL

@HubertL，YH我知道這一點，也filter_是越來越淘汰 – Kay

你讀過這在哪裏？ – HubertL

這似乎做你想做的（但它由你需要確認）：

library(tidyverse) 
library(rlang) 

set.seed(1492) 

xdf <- data_frame(
    x = sample(1:100, 50), 
    y = rnorm(50), 
    z = sample(1:100,50), 
    w = sample(1:100, 50), 
    p = sample(1:100,50) 
) 

new_df <- function(ang, brad, drau) { 
    drau <- sym(drau) 
    filter(xdf, UQE(drau) %in% 1:50) %>% 
    select(ang, brad) 
} 

brand <- c("z", "w", "p") 

map_df(brand, ~new_df(ang = "x", brad = "y", drau = .x))

儘管學生的「官」，「tidyverse」使用df例子多如牛毛，它在stats PKG功能我儘量避免再使用它。

由於您使用的是Tidyverse，不妨利用從purrr。

來源

2017-07-21 03:32:13 hrbrmstr

我不明白「過多的」官方「」tidyverse「使用'df'的例子，它是'stats' pkg中的一個函數。我沒有看到任何「統計」功能。我猜你的意思是'base :: lapply'？ – dpprdan

@dpprdan'df'返回F分佈的密度並來自stats包。我同意@hrbrmstr，並且我也停止使用'df'命名 – aurelien

如果用基本函數'as.name（）'替換'rlang :: sym（）'，則可以不加載'library（rlang） – dmi3kno

我同意@ hrbrmstr的標準評估解決方案。作爲建議的@hadley today這裏的NSE解決方案：

library(tidyverse) 

df <-data.frame(x = sample(1:100, 50), 
       y = rnorm(50), 
       z = sample(1:100,50), 
       w = sample(1:100, 50), 
       p = sample(1:100,50)) 

new <- function(ang, brad, drau){ 
    ang <- enquo(ang) 
    brad <- enquo(brad) 
    drau <- enquo(drau) 

    df %>% filter(UQ(drau) %in% 1:50) %>% 
    select(UQ(ang),UQ(brad)) 
} 

brand <- c("z","w","p") 
brand <- rlang::syms(brand) 

map_df(brand, ~new(ang = x, brad = y, drau = UQ(.x)))

來源

2017-07-21 10:35:14 dmi3kno

在編程中使用dplyr filter（）

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