使用 dplyr R 中的 last_col() 函数过滤数据框

Question

我有多个看起来像这样的数据框

time <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3)
ID <- c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4)
value <- c(0,0.1,0.2,0.4,0,0.05,0.05,0.5,0.20,0.40,0.50,0.60)

test <- data.frame(time, ID, value)
test

  time ID value
1     1  1  0.00
2     1  2  0.10
3     1  3  0.20
4     1  4  0.40
5     2  1  0.00
6     2  2  0.05
7     2  3  0.05
8     2  4  0.50
9     3  1  0.20
10    3  2  0.40
11    3  3  0.50
12    3  4  0.6

我希望能够根据最后一列中小于 0.05 的值过滤数据框。我知道我可以在 baseR test[,ncol(test)] <0.05 中轻松使用有没有一种方法可以将它合并到 dplyr 管道中或使用 last_col() 函数类似于：test %>% filter(.,last_col()<0.05)

感谢任何帮助

Answer 1

dplyr >= 1.0.0

使用dplyr::across：

df %>% 
  dplyr::filter(across(last_col(), ~ . < 0.05))

across 在这里工作，因为 last_col returns 是一个单独的列。如果您使用多个列，我建议使用 if_any 或 if_all（取决于您的逻辑）。有关详细信息，请参阅此。

dplyr < 1.0.0

使用filter_at:

df %>%
  dplyr::filter_at(vars(last_col()), ~ . < 0.05)

vars 和 last_col 也来自 dplyr 包。

Answer 2

我用下面的代码用dplyr和filter过滤

library(dplyr)

time <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3)
ID <- c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4)
value <- c(0,0.1,0.2,0.4,0,0.05,0.05,0.5,0.20,0.40,0.50,0.60)

test <- data.frame(time, ID, value)

test.filter <- test %>%
                  filter(value <= 0.05)

Answer 3

此语法找出最后一列的变量名，并使用基本过滤器

test %>% filter(!!sym((variable.names(test))[ncol(test)]) < 0.05)

使用 dplyr R 中的 last_col() 函数过滤数据框

Filter data frame using the last_col() function in dplyr R

r

dplyr

tidyr

tidyverse