如何在dplyr中选择_if，其中逻辑条件为否定

我想从数据框中选择所有数值列，然后选择所有非数值列。一个显而易见的方法是：-

mtcars %>%
    select_if(is.numeric) %>%
    head()

这正是我所期望的

mtcars %>%
    select_if(!is.numeric) %>%
    head()

这不会发生错误，并在中生成错误消息error！is.numeric:参数类型无效

看看做同样事情的另一种方法：-

mtcars %>%
    select_if(sapply(., is.numeric)) %>%
    head()

很好，但是

mtcars %>%
    select_if(sapply(., !is.numeric)) %>%
    head()

失败，并显示相同的错误消息。（purrr：：keep的行为方式完全相同）

在这两种情况下，使用-删除不需要的列也会失败，与上述is.numeric版本的错误相同，sapply版本的错误消息错误：无法将整数向量转换为函数

mtcars %>%
    select_if(not(is.numeric(.))) %>%
    head()

的“帮助”页面显示为

is.numeric是一个内部通用基元函数：您可以编写方法来处理特定的对象类，请参见InternalMethods。。。is.numeric的方法只有在类的基类型是double或integer并且值可以合理地视为数字时才应返回true（例如，对它们进行算术是有意义的，并且应通过基类型进行比较）

的帮助页面！说

价值观

为了！，与x长度相同的逻辑或原始向量（对于原始x）：如果未执行强制，则从x复制名称、DIM和DIMNAME，以及所有其他属性（包括类）

看看这个有用的问题，我可以看到为什么这不起作用的一些原因，但这里提出的两个解决方案都不起作用

mtcars %>%
    select_if(not(is.numeric())) %>%
    head()

给出is.numeric（）中的合理错误错误：0个参数传递给需要1的“is.numeric”

mtcars %>%
    select_if(not(is.numeric(.))) %>%
    head()

由于以下错误而失败：- 如果变量（.tbl，.predicate，caller\u env（），.include\u group\u vars=TRUE），则tbl\u中出现错误：长度（.p）=length（tibble\u vars）不为TRUE

mtcars %>%
    select_if(not(is.numeric(.))) %>%
    head()

这种行为显然违反了“最不出人意料”的原则。现在这对我来说并没有太大的影响，但它表明我没有理解一些更基本的观点

有什么想法吗？

您可以定义自己的“非数字”函数，然后改用它

is_not_num <- function(x) !is.numeric(x)

mtcars %>%
select_if(is_not_num) %>%
head()

不是\u num%
如果（不是数量）%>%，请选择
总目（）

是否可以使用专用的

否定（）

或

purr:：Negate（）

函数（而不是否定向量的

！

运算符）对谓词函数执行相同的否定操作：

或者（

purr:：negate（）

（小写）的行为稍有不同，请参见相应的帮助页面）：

library(purrr)
library(dplyr)

mtcars %>% 
  mutate(foo = "bar") %>% 
  select_if(negate(is.numeric)) %>% 
  head()

#   foo
# 1 bar
# 2 bar
# 3 bar
# 4 bar
# 5 bar
# 6 bar