我想在中使用變量名作為字符串dplyr。請參閱以下示例：df <- data.frame( color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"), value = 1:5)filter(df, color == "blue")它運(yùn)行完美，但是我想color通過字符串來引用，就像這樣：var <- "color"filter(df, this_probably_should_be_a_function(var) == "blue").我很樂意以任何方式做到這一點(diǎn)，并且非常樂于使用易于閱讀的dplyr語法。
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守著一只汪
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對于dplyr版本[0.3-0.7）（？-2017年6月）
（有關(guān)最新dplyr版本，請參閱此問題的其他答案）
從使用非標(biāo)準(zhǔn)評估（NSE，請參見發(fā)布和小插圖）的dplyr 0.3每個(gè)dplyr功能開始， 標(biāo)準(zhǔn)評估（SE）雙胞胎以下劃線結(jié)尾。這些可用于傳遞變量。因?yàn)闀?。使用您可能會將邏輯條件作為字符串傳遞。filterfilter_filter_
filter_(df, "color=='blue'")
# color value
# 1 blue 1
# 2 blue 3
# 3 blue 4
用邏輯條件構(gòu)造字符串當(dāng)然很簡單
l <- paste(var, "==", "'blue'")
filter_(df, l)
LEATH
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在較新的版本中，我們可以使用我們可以創(chuàng)建帶引號的變量，然后取消引號（UQ或!!）以進(jìn)行評估
var <- quo(color)
filter(df, UQ(var) == "blue")
# color value
#1 blue 1
#2 blue 3
#3 blue 4
由于運(yùn)算符的優(yōu)先級，我們可能需要()環(huán)繞!!
filter(df, (!!var) == "blue")
# color value
#1 blue 1
#2 blue 3
#3 blue 4
對于新版本，||優(yōu)先級更高，因此
filter(df, !! var == "blue")
應(yīng)該工作（如@Moody_Mudskipper評論）
較舊的選項(xiàng)
我們還可以使用：
filter(df, get(var, envir=as.environment(df))=="blue")
#color value
#1 blue 1
#2 blue 3
#3 blue 4
編輯：重新排列解決方案的順序
牛魔王的故事
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從dplyr 0.7開始，某些情況再次發(fā)生了變化。
library(dplyr)
df <- data.frame(
color = c("blue", "black", "blue", "blue", "black"),
value = 1:5)
filter(df, color == "blue")
# it was already possible to use a variable for the value
val <- 'blue'
filter(df, color == val)
# As of dplyr 0.7, new functions were introduced to simplify the situation
col_name <- quo(color) # captures the current environment
df %>% filter((!!col_name) == val)
# Remember to use enquo within a function
filter_col <- function(df, col_name, val){
col_name <- enquo(col_name) # captures the environment in which the function was called
df %>% filter((!!col_name) == val)
}
filter_col(df, color, 'blue')
dplyr編程插圖中介紹了更多一般情況。
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