dplyr 中基于字符串的过滤 - NSE

Question

我想使用 dplyr 的新 NSE 符号（版本 >= 0.6）对我的数据进行动态 filter。假设我有以下虚拟数据集：

df = data_frame(x = 1:10, y = 10:1, z = 10 * runif(10))

如果现在我想过滤列 tofilter = "x" 中大于 5 的值，我知道我可以这样做：

df %>% 
  filter((!!rlang::sym(tofilter)) >= 5)

问题 1

如果我也想动态更改过滤运算符怎么办（假设我有一个闪亮的应用程序，用户可以在其中动态 selectInput 如果过滤值大于 5 的数据，等于5 或低于 5？

我想做的是：

op = ">="
val = 5
filt_expr = paste("x", op, val)
df %>% 
  filter(filt_expr)

显然，这是行不通的，我已经使用 rlang quosore/symbols 等进行了一些尝试，但没有找到 "quote" 我的输入的正确方法。

问题二

额外的问题是，如果我想应用多个过滤器怎么办？我需要循环还是可以创建一个过滤表达式列表并一次性应用它们？

一个例子是一个闪亮的应用程序，用户可以在其中键入多个条件 he/she 想要应用到数据，以便我们有一个动态变化的格式列表：

filt_expr_list = list("x >= 5", "y <= 10", "z >= 2")

我们想动态应用它们，所以输出相当于：

df %>%
  filter(x >= 5, y <= 10, z >= 2)

我想这在某种意义上是问题 1 的一个子集，因为当我知道如何正确引用论点时，我想我可以做类似的事情：

filt_expr = paste0(unlist(filt_expr_list), collapse = ", ")
df %>%
  filter(filt_expr)

但很高兴看到是否有更好更清洁的方法

Answer 1

What if I want to dynamically change the operator of the filtering too

您可以通过取消引用代表运算符的符号来使用 tidy eval 来完成此操作（请注意，我使用 expr() 来说明取消引用的结果）：

lhs <- "foo"

# Storing the symbol `<` in `op`
op <- quote(`<`)

expr(`!!`(op)(!!sym(lhs), 5))
#> foo < 5

然而，使用常规 R 代码在 tidy eval 之外执行它会更干净。只有当您取消引用的符号代表数据框中的一列时，才需要取消引用，即不在上下文中的内容。在这里，您可以将运算符存储在一个变量中，然后在您的过滤表达式中调用该变量：

# Storing the function `<` in `op`
op <- `<`

expr(op(!!sym(lhs), 5))
#> op(foo, 5)

what if I want to apply multiple filters?

您将表达式保存在一个列表中，然后在 !!!:

的调用中拼接它们

filters <- list(
  quote(x >= 5),
  quote(y <= 10),
  quote(z >= 2)
)

expr(df %>% filter(!!!filters))
#> df %>% filter(x >= 5, y <= 10, z >= 2)`

注意：我在上面说过，没有必要从上下文中取消对变量的引用，但是如果您正在编写函数，这样做通常仍然是个好主意以数据框作为输入。由于数据框是可变的，您事先不知道它包含哪些列。这些列将始终优先于您在环境中定义的对象。在这里的例子中，这不是问题，因为我们正在谈论一个函数，如果 R 在数据框中找到一个类似命名的对象，它将继续寻找一个函数。

Answer 2

你实际上可以这样做：

    df = data_frame(x = 1:10, y = 10:1, z = 10 * runif(10))
    op = ">="
    val = 5
    filt_expr = paste("x", op, val)

    df %>% filter(eval(parse(filt_expr)))

dplyr 中基于字符串的过滤 - NSE

String based filtering in dplyr - NSE

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