R 不带'；没有预定义的名称

我正在尝试编写一个函数，该函数将返回数据帧中所有二进制变量的索引，但预定义变量或提供的变量列表除外。您可以使用以下方法生成示例数据：

data<-data.frame("RESPONSE" = sample(c("YES","NO"),100,replace = T),
             "FACTOR" = sample(c("YES","NO","MAYBE"),100,replace = T),
             "BINARY" = sample(c("YES","NO"),100,replace = T),
             "NUMERIC" = sample(1:100,100,replace = T))

以及所有未命名为“响应”的变量列表，使用：

但是我要查找的输出忽略预定义的列或列列表，并将返回与您获得的相同的输出：

names(data)=="BINARY"

---

我认为在sappy函数中使用这两个条件，但是sappy中的names（x）返回空值。我知道这个问题很容易解决

我们可以使用

Map

从

base R

unlist(Map(function(x, y) nlevels(factor(x)) == 2 &
       y != response.variable.name, data, names(data)))
#  RESPONSE   FACTOR   BINARY  NUMERIC 
#   FALSE    FALSE     TRUE    FALSE 

---

或者使用

imap

library(tidyverse)
data %>% 
   imap_lgl(~ nlevels(.x) == 2 & .y != response.variable.name)
#  RESPONSE   FACTOR   BINARY  NUMERIC 
#   FALSE    FALSE     TRUE    FALSE 

##期望的结果？
名称（数据）=“二进制”
#[1]假假真假
##理想方法
response.variable.name您是否需要
sapply（data[setdiff（name（data），response.variable.name）]，function（x）nlevels（as.factor（x））==2）
我想您只是在寻找
&
，就像这样<代码>sapply（数据，函数（x）NLEVELES（as.factor（x））==2）&！名称（数据）%在%response.variable.name中

如果您在给定示例输入的情况下共享您要查找的输出，这将非常有用……这非常有用。谢谢你抽出时间。

names(data)=="BINARY"

unlist(Map(function(x, y) nlevels(factor(x)) == 2 &
       y != response.variable.name, data, names(data)))
#  RESPONSE   FACTOR   BINARY  NUMERIC 
#   FALSE    FALSE     TRUE    FALSE 

library(tidyverse)
data %>% 
   imap_lgl(~ nlevels(.x) == 2 & .y != response.variable.name)
#  RESPONSE   FACTOR   BINARY  NUMERIC 
#   FALSE    FALSE     TRUE    FALSE 

## Desired result?
names(data)=="BINARY"
# [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE

## Desired method
response.variable.name<-"RESPONSE"
sapply(data,function(x) nlevels(as.factor(x))==2) & !names(data) %in% response.variable.name
# RESPONSE   FACTOR   BINARY  NUMERIC 
#    FALSE    FALSE     TRUE    FALSE 
## same values, has names too (bonus!)
## wrap in `unname()` if you don't like names