在 dplyr 中使用 select 类机制对 select 变量进行不同的调用

Question

想要的结果

我使用简单的语法过滤 vs 和 am 列，同时留下 cyl 值。

data(mtcars)
dta <- mtcars[,c("vs", "am", "cyl")]
# Desired results
dta %>% distinct(vs, am, .keep_all = TRUE)

所需语法

我想反转上面的语法和 select 对 所有值的不同观察，不包括 cyl 列， 对应于下面的示例：

dta %>% distinct(vars(-contains("cyl")), .keep_all = TRUE)

那自然不行：

>> dta %>% distinct(vars(-contains("cyl")), .keep_all = TRUE)
   vs am cyl vars(-contains("cyl"))
1   0  1   6      ~-contains("cyl")
2   0  1   6      ~-contains("cyl")
3   1  1   4      ~-contains("cyl")
4   1  0   6      ~-contains("cyl")
5   0  0   8      ~-contains("cyl")
6   1  0   6      ~-contains("cyl")
7   0  0   8      ~-contains("cyl")

Answer 1

如果您不介意不使用 distinct，那么您可以将 group_by_at 与 slice 一起使用以获得您想要的结果，即

library(dplyr)

dta %>% 
 group_by_at(vars(-cyl)) %>% 
 slice(1L)

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   vs, am [4]
#     vs    am   cyl
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     0     0     8
#2     0     1     6
#3     1     0     6
#4     1     1     4

在 dplyr 中使用 select 类机制对 select 变量进行不同的调用

Using select-like mechanism to select variables for distinct call in dplyr

r

lazy-evaluation

dplyr

nse

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所需语法