如何在 dplyr::select() 中使用动态 tidy-select 表达式?

How to use dynamic tidy-select expressions in dplyr::select()?

我需要 select 在多个表达式上动态变量。考虑以下示例:

library(tidyverse)
set.seed(42)

df <- tibble(
  grey_dog = runif(n = 69),
  white_bear = runif(n = 69),
  blue_oyster = runif(n = 69),
  white_lobster = runif(n = 69),
  green_dog = runif(n = 69)
)

df %>% 
  dplyr::select(
    (contains("dog") & contains("green")) | 
    (contains("white") & contains("bear"))
  )

而不是显式 selecting,我有包含信息的向量,我想将我的 selection 基于:

x <- c(green = "dog", white = "bear")

所以我希望连接一个可以用作整洁的字符串-select:

s <- paste0("(", paste0("contains(", names(x),") & contains(", x, ")"), ")", collapse = " | ")
dplyr::select(df, s)

这失败了:

Error: Can't subset columns that don't exist.
x Column `(contains(green) & contains(dog)) | (contains(white) & contains(bear))` doesn't exist.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

关于如何实现这个的任何想法?

你不能只传入一个字符串。字符串与表达式不同。一种方法是使用 purrrrlang 构建表达式,然后将其注入 select

library(purrr)
library(rlang)
query <- map2(
  map(x, ~expr(contains(!!.x))),
  map(names(x), ~expr(contains(!!.x))),
  ~expr((!!.x & !!.y))) %>% 
reduce(~expr(!!.x | !!.y))
dplyr::select(df, !!query)

虽然如果您真的想将代码构建为字符串,那么您只需要先使用 rlang::parse_expr 将该字符串解析为表达式。您只需要在字符串中添加一些引号,使其与您之前使用的代码完全匹配

s <- paste0("(", paste0("contains(\"", names(x),"\") & contains(\"", x, "\")"), ")", collapse = " | ")
dplyr::select(df, !!rlang::parse_expr(s))

@MrFlick 的回答是构建 tidyselect 表达式的方法。

但是,由于您已经以编程方式构建选择:而不是 tidyselect 表达式,只做相应的计算可能会更容易 自己起名字。

library(purrr)
set.seed(42)

df <- data.frame(
  grey_dog = runif(n = 5),
  white_bear = runif(n = 5),
  blue_oyster = runif(n = 5),
  white_lobster = runif(n = 5),
  green_dog = runif(n = 5)
)

x <- list(
  c("green", "dog"),
  c("white", "bear")
)

sel <- x |>
  map(sapply, grepl, names(df)) |>
  map(apply, 1, all) |>
  reduce(`|`)

df[, sel]
#>   white_bear  green_dog
#> 1  0.5190959 0.90403139
#> 2  0.7365883 0.13871017
#> 3  0.1346666 0.98889173
#> 4  0.6569923 0.94666823
#> 5  0.7050648 0.08243756

或者,您可以使用 map() 在选择函数中应用助手,然后执行设置 对应于 &| 的操作步骤类似:

df |>
  dplyr::select(
    x |>
      map(map, contains) |>
      map(reduce, intersect) |>
      reduce(union)
  )
#>    green_dog white_bear
#> 1 0.90403139  0.5190959
#> 2 0.13871017  0.7365883
#> 3 0.98889173  0.1346666
#> 4 0.94666823  0.6569923
#> 5 0.08243756  0.7050648