按字符列名筛选数据帧（以dplyr为单位）

我有一个数据帧，希望通过两种方式之一对其进行过滤，即“this”列或“that”列。我希望能够将列名作为变量引用。如何（在

dplyr

中，如果有区别的话）通过变量引用列名

library(dplyr)
df <- data.frame(this = c(1, 2, 2), that = c(1, 1, 2))
df
#   this that
# 1    1    1
# 2    2    1
# 3    2    2
df %>% filter(this == 1)
#   this that
# 1    1    1

---

如何将

列的值

转换为列名？

我将避免同时使用

get（）

。在这种情况下，这似乎是相当危险的，特别是如果你正在编程的话。您可以使用未计算的调用或粘贴的字符串，但需要使用

filter（）

而不是

filter（）

选项2-使用

粘贴（）

（显然更简单）：

关于这两个选项的主要内容是我们需要使用

filter\uuz（）

而不是

filter（）

。事实上，从我所读到的内容来看，如果您使用

dplyr

编程，您应该始终使用

*.\u（）

函数

---

我用这篇文章作为一个有用的参考：，我用的是

dplyr

0.3.0.2版。

关于Richard的解决方案，只想补充一点，如果你的专栏是字符。您可以添加

shQuote

以按字符值筛选

例如，您可以使用

df %>% filter_(paste(column, "==", shQuote("a")))

如果您有多个筛选器，可以在

粘贴中指定
collapse=“&”

df %>$ filter_(paste(c("column1","column2"), "==", shQuote(c("a","b")), collapse = "&"))

从当前dplyr帮助文件（我强调）：

dplyr用于提供每个动词的两个版本，每个版本的后缀为下划线。这些版本具有标准的求值（SE）语义：它们不像NSE动词那样按代码获取参数，而是按值获取参数。他们的目的是使使用dplyr编程成为可能。但是，dplyr现在使用整洁的求值语义。NSE动词仍然捕获它们的参数，但是现在可以取消这些参数的部分引用。这提供了NSE谓词的完整编程功能。因此，带下划线的版本现在是多余的

因此，我们基本上需要做两件事，才能在
dplyr:：filter（）
中引用变量
列的值
“this”
：

我们需要将字符类型的变量
列
转换为字符类型。

使用base R，这可以通过函数
as.symbol（）
它是
as.name（）
的别名。前者是
因为它

遵循更现代的术语（R类型而不是S模式）

或者，也可以通过从tidyverse获得相同的结果


我们需要从1中取消引用符号）。

不引用的确切含义可以在小插曲中学习
.
这是通过
实现的

（在早期版本的
dplyr
（或底层的
rlang
）中，曾经有
！！
与单个
！
冲突的情况（包括您的情况），但这不再是问题。）


适用于您的示例：

library(dplyr)
df <- data.frame(this = c(1, 2, 2),
                 that = c(1, 1, 2))
column <- "this"

df %>% filter(!!as.symbol(column) == 1)
#   this that
# 1    1    1

库（dplyr）
df与上文解释的Salim B相似，但略有变化：

df %>% filter(1 == !!as.name(column))

i、 e.只需反转条件，因为
否则将正常工作
像

以下是最新dplyr版本的另一个解决方案：

df <- data.frame(this = c(1, 2, 2),
                 that = c(1, 1, 2))
column <- "this"

df %>% filter(.[[column]] == 1)

#  this that
#1    1    1

df或在

library(dplyr)
df %>% 
   filter_at(vars(column), any_vars(. == 1))

最新的方法是使用
my.data.frame%>%过滤器（.data[[myName]]==1）
，其中
myName
是包含列名的环境变量。
为什么要这样做？试图参数化变量的选择？我有一个数据集，其中包含两种类型的内容，每种类型有不同的列。我想以这种方式处理问题，因为我使用Shiny来制作交互式可视化，我想让人们选择要查看的对象类型，然后使用相同的代码来提取数据，根据他们的选择输入列名。几乎发布了我的问题，发现：）选项1是一个强大的解决方案，正如@hadley在SO和vignette（“nse”）的几篇文章中所建议的那样。然而，它似乎与哈德利优雅的函数调用风格背道而驰。它不能以更简单的方式包装和呈现吗？为什么get（）被认为是危险的？这对于较旧版本的
dpylr
来说是一个很好的答案，但是下划线函数已经被弃用，因此@Salim-B下面的答案更好。对于后一种情况，您可以使用一些额外的圆括号
df%>%filter（（！！as.name（column））==1）
Great，但是“'UQ（）'和'UQS（）”在rlang 0.2.0中被软性弃用，以使准旋转的语法更加一致。”感谢@ggll，我更新了答案，以说明dplyr/rlang最近的改进。
library(dplyr)
df <- data.frame(this = c(1, 2, 2),
                 that = c(1, 1, 2))
column <- "this"

df %>% filter(!!as.symbol(column) == 1)
#   this that
# 1    1    1

df %>% filter(1 == !!as.name(column))

!!(as.name(column)==1)

df <- data.frame(this = c(1, 2, 2),
                 that = c(1, 1, 2))
column <- "this"

df %>% filter(.[[column]] == 1)

#  this that
#1    1    1

library(dplyr)
df %>% 
   filter_at(vars(column), any_vars(. == 1))