R 基于多个具有相似命名结构的列进行筛选

我想对几个名称相似的列进行

筛选

my

tibble

。Specificall我想比较

x

与

x_new

，

y

与

y_new

等等，但不指定显式名称，而是使用列名称中的结构

我尝试在处使用

filter\u，但这不起作用，因为我不知道如何正确计算最后一行中的公式

my_df %>% 
  filter_at(vars(contains("_new")), any_vars(funs({
    x <- .
    x_name <- quo_name(quo(x))
    x_new_name <- str_replace(x_name, "_new", "")
    paste(x_name, "!=", x_new_name)
  })
  ))

my_df%>%
过滤变量（包含（“\u新”）、任何变量（FUN({
x我们可以使用
map
来实现这一点。通过删除列名（'nm1'）的后缀部分，创建
唯一的
名称的向量。在“nm1”中循环，选择
与列名称匹配的列，
通过检查行是否不相等将其减少为单个逻辑向量，然后
将逻辑向量的
列表减少为单个逻辑向量，并基于此提取行

library(tidyverse)
nm1 <- unique(sub("_.*", "", names(my_df)))
map(nm1, ~ my_df %>% 
                select_at(vars(matches(.x))) %>% 
                reduce(`!=`)) %>% 
       reduce(`|`) %>% 
       magrittr::extract(my_df, ., )
#    x x_new y     y_new
#  <int> <dbl> <chr> <chr>
#1     4     4 d     a    
#2     5     1 e     e    

库（tidyverse）
nm1%
选择_at（变量（匹配项（.x）））%>%
减少（`！=`））%>%
减少（`|`）%>%
magrittr：：摘录（my_df，，）
#x x_新y y_新
#     
#1 4 d a
#2 5 1 e


另一个选项是创建一个表达式，然后求值

library(rlang)
nm1 <- names(my_df) %>% 
          split(sub("_.*", "", .)) %>%
          map(~ paste(.x, collapse=" != ") %>%
                   paste0("(", ., ")")) %>%
          reduce(paste, sep = "|")
my_df %>%
   filter(!! parse_expr(nm1))
# A tibble: 2 x 4
#     x x_new y     y_new
# <int> <dbl> <chr> <chr>
#1    4     4 d     a    
#2    5     1 e     e    

库（rlang）
nm1%
拆分（子（“...*”，“，”）%>%
映射（~paste（.x，collapse=“！=”）%>%
粘贴0（“，”）%>%
减少（粘贴，sep=“|”）
我的_df%>%
过滤器（！！解析表达式（nm1））
#一个tibble:2x4
#x x_新y y_新
#    
#1 4 d a
#2 5 1 e
您有最后一行
粘贴（x_名称，！=”，x_新名称）
哪个没有评估是的，但我如何评估它？我尝试了
评估
，
！！
，但它不起作用。问题是，我想，评估的环境不清楚……此外，您正在尝试对类似的列进行分组和比较。可能您需要
映射
，但我想知道是否有解决方案使用
filter\u at
或类似工具，但不“退出”管道。@kah如果您检查
quo\u name（quo（x））
的输出，它将返回“x”，而不是列名称。这是真的，但我更改了
x\u名称
library(tidyverse)
nm1 <- unique(sub("_.*", "", names(my_df)))
map(nm1, ~ my_df %>% 
                select_at(vars(matches(.x))) %>% 
                reduce(`!=`)) %>% 
       reduce(`|`) %>% 
       magrittr::extract(my_df, ., )
#    x x_new y     y_new
#  <int> <dbl> <chr> <chr>
#1     4     4 d     a    
#2     5     1 e     e    

library(rlang)
nm1 <- names(my_df) %>% 
          split(sub("_.*", "", .)) %>%
          map(~ paste(.x, collapse=" != ") %>%
                   paste0("(", ., ")")) %>%
          reduce(paste, sep = "|")
my_df %>%
   filter(!! parse_expr(nm1))
# A tibble: 2 x 4
#     x x_new y     y_new
# <int> <dbl> <chr> <chr>
#1    4     4 d     a    
#2    5     1 e     e