用 dplyr::filter 说“匹配任何东西”的正确表达方式是什么?
What's the right way to say “match anything” with dplyr::filter?
根据筛选条件的值,以编程方式使用 dplyr::filter
匹配任何值的正确方法是什么?
比如我希望能够写成
my_filter(df, some_var == 1, another_var == 'any')
并使此 return 与
的结果相同
filter(df, some_var == 1))
也就是说,特殊值'any'
表示“根本不过滤这个变量”。
我正在考虑制作一个包装器,它采用省略号 ...
并删除任何具有特殊值的参数,但这当然行不通,因为 dplyr
的语义的论点和 tidyeval
的问题。
我找到了一种使用 tidyeval
执行此操作的方法,尽管在我看来这是一个 hack,因为它需要将裸参数作为字符串进行比较:
# Like dplyr::filter, but with a special value that means “match anything”.
# If the RHS of any filter expression is 'all', that expression has no effect.
# For example:
# my_filter(data, some_var == 'all')
# would return all rows.
my_filter = function(data, ...) {
args = discard(quos(...), function(x) endsWith(quo_name(x), "\"all\""))
data %>% filter(!!! args)
}
这种事情在函数级别比元编程更自然。例如,您可以创建自己的 ==
版本,将 "any"
视为特殊值:
my_equals <- function(x, y) {
if (y == "any") {
TRUE
} else {
x == y
}
}
然后就可以在filter()
中使用了:
filter(mtcars, my_equals(cyl, "6"), my_equals(am, "1"))
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 3 19.7 6 145 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
filter(mtcars, my_equals(cyl, "6"), my_equals(am, "any"))
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 3 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#> 4 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
#> 5 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
#> 6 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
#> 7 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
如果您真的想使用 ==
而不是普通函数,您可以捕获 quosures 并修改它们的环境,以便 ==
被您的函数屏蔽。幸运的是,这很容易做到:
library("rlang")
quo_mask_equals <- function(quo) {
# Create a child of the quosure environment which contains a binding
# that masks `==` with our own function:
env <- env(quo_get_env(quo), `==` = my_equals)
quo_set_env(quo, env)
}
my_filter <- function(.data, ...) {
quos <- lapply(enquos(...), quo_mask_equals)
filter(.data, !!!quos)
}
my_filter(mtcars, cyl == "6", am == "1")
my_filter(mtcars, cyl == "6", am == "any")
#> *Same results as above*
但是我不建议编写或使用这种 UI,因为它与 ==
的常用 R 语义不兼容。我至少会使用一个特殊的标记值,而不是一个很可能在数据中自然出现的值:
ANY <- function() structure(list(), class = "my_any")
my_equals <- function(x, y) {
if (inherits(x, "my_any") || inherits(y, "my_any")) {
TRUE
} else {
x == y
}
}
my_filter(mtcars, cyl == "6", am == ANY())
根据筛选条件的值,以编程方式使用 dplyr::filter
匹配任何值的正确方法是什么?
比如我希望能够写成
my_filter(df, some_var == 1, another_var == 'any')
并使此 return 与
的结果相同filter(df, some_var == 1))
也就是说,特殊值'any'
表示“根本不过滤这个变量”。
我正在考虑制作一个包装器,它采用省略号 ...
并删除任何具有特殊值的参数,但这当然行不通,因为 dplyr
的语义的论点和 tidyeval
的问题。
我找到了一种使用 tidyeval
执行此操作的方法,尽管在我看来这是一个 hack,因为它需要将裸参数作为字符串进行比较:
# Like dplyr::filter, but with a special value that means “match anything”.
# If the RHS of any filter expression is 'all', that expression has no effect.
# For example:
# my_filter(data, some_var == 'all')
# would return all rows.
my_filter = function(data, ...) {
args = discard(quos(...), function(x) endsWith(quo_name(x), "\"all\""))
data %>% filter(!!! args)
}
这种事情在函数级别比元编程更自然。例如,您可以创建自己的 ==
版本,将 "any"
视为特殊值:
my_equals <- function(x, y) {
if (y == "any") {
TRUE
} else {
x == y
}
}
然后就可以在filter()
中使用了:
filter(mtcars, my_equals(cyl, "6"), my_equals(am, "1"))
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 3 19.7 6 145 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
filter(mtcars, my_equals(cyl, "6"), my_equals(am, "any"))
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 3 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#> 4 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
#> 5 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
#> 6 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
#> 7 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
如果您真的想使用 ==
而不是普通函数,您可以捕获 quosures 并修改它们的环境,以便 ==
被您的函数屏蔽。幸运的是,这很容易做到:
library("rlang")
quo_mask_equals <- function(quo) {
# Create a child of the quosure environment which contains a binding
# that masks `==` with our own function:
env <- env(quo_get_env(quo), `==` = my_equals)
quo_set_env(quo, env)
}
my_filter <- function(.data, ...) {
quos <- lapply(enquos(...), quo_mask_equals)
filter(.data, !!!quos)
}
my_filter(mtcars, cyl == "6", am == "1")
my_filter(mtcars, cyl == "6", am == "any")
#> *Same results as above*
但是我不建议编写或使用这种 UI,因为它与 ==
的常用 R 语义不兼容。我至少会使用一个特殊的标记值,而不是一个很可能在数据中自然出现的值:
ANY <- function() structure(list(), class = "my_any")
my_equals <- function(x, y) {
if (inherits(x, "my_any") || inherits(y, "my_any")) {
TRUE
} else {
x == y
}
}
my_filter(mtcars, cyl == "6", am == ANY())