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`dplyr:：过滤器`in`mapply`

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`dplyr:：过滤器`in`mapply`,r,dplyr,R,Dplyr,对于以下代码，我期望得到与dplyr:：filter（tab，A

对于以下代码，我期望得到与dplyr:：filter（tab，A<3）相同的结果

选项卡在第二种情况下，指定
过滤器的参数。不清楚为什么需要在此处使用
mapply
而不是
过滤器（选项卡，a<3）
。此外，在tidyverse中，它将是
map（列表（选项卡），~.x%>%filter（！！quo（A<3））
我认为这是因为
mappy
将
..
视为其函数的参数，而不是
filter
的参数。当
过滤器
表达式被传递到
中时，指定
MoreArgs
更好。…
您可以显式使用匿名函数调用
mapply（函数（x，y）过滤器（x，！！y）、列表（选项卡）、列表（引号（A<3））、SIMPLIFY=FALSE）
您将
mapply
视为其函数的参数，而不是
过滤器的参数，这似乎是正确的。在给定的情况下，建议的匿名函数工作得很好，或者
filter\uu
也解决了这个问题。通常，
function（x，…）do.call（fun，c（list（x），list（…）））
应该这样做。在第二种情况下，您需要指定
filter
的参数。不清楚为什么需要在此处使用
mapply
而不是
过滤器（选项卡，a<3）
。此外，在tidyverse中，它将是
map（列表（选项卡），~.x%>%filter（！！quo（A<3））
我认为这是因为
mappy
将
..
视为其函数的参数，而不是
filter
的参数。当
过滤器
表达式被传递到
中时，指定
MoreArgs
更好。…
您可以显式使用匿名函数调用
mapply（函数（x，y）过滤器（x，！！y）、列表（选项卡）、列表（引号（A<3））、SIMPLIFY=FALSE）
您将
mapply
视为其函数的参数，而不是
过滤器的参数，这似乎是正确的。在给定的情况下，建议的匿名函数工作得很好，或者
filter\uu
也解决了这个问题。通常，
函数（x，…）do.call（fun，c（list（x），list（…）））
应该这样做。

tab <- data.frame( A = 1:3, B = letters[1:3] )
mapply( dplyr::filter, .data = list(tab), list( quote(A < 3) ), SIMPLIFY = FALSE  )



mapply( dplyr::filter, .data = list(tab), MoreArgs = list( quote(A < 3) ), SIMPLIFY = FALSE )