为 data.frame 和 tbl_df 设置行和列的子集

Question

Data.frame 允许使用 [ 对列子集进行操作，默认情况下将单列/行输出删除到向量。 Dplyr 不允许这样做，deliberately（似乎是因为coding was an absolute nightmare）。

df <- data.frame(a = c(1:5,NA), b = c(1,1,1,2,2,2))
mean(df[,"a"], na.rm = T) # 3

dftbl <- as.tbl(df)
mean(dftbl[,"a"], na.rm = T) # NA

因此，建议使用 [[ 进行子集化，因为这将为 dfs 和 tbl_dfs 提供统一的输出。 但是：这仅适用于列或行，但不适用于行+列，如果您不检查警告（诚然这是我自己的错），可能会错过这种差异，例如：

dfresult <- mean(df[df$b == 2, "a"], na.rm = T) # 4.5
tblresult <- mean(dftbl[dftbl$b == 2, "a"], na.rm = T) # NA_real_

是否有人对对行子集执行列操作有任何“最佳实践”建议？这是我应该使用filter 和select 改进我的dplyr 游戏的地方吗？到目前为止，我的尝试一直在碰壁。感谢任何黄金法则。提前致谢。

dftbl %>% filter(b == 2) %>% select(a) %>% mean(na.rm = T) #NA

这以同样的方式失败，过滤和选择的数据仍然是一个 N*1 tibble，它拒绝与 mean 一起玩。

dftbl %>% filter(b == 2) %>% select(a) %>% as.data.frame() %>% .$a
# [1]  4  5 NA

但是

dftbl %>% filter(b == 2) %>% select(a) %>% as.data.frame() %>% mean(.$a, na.rm = T)
# [1] NA

Answer 1

原因是因为我们需要[[ 而不是[，就像[ 它仍然是一个带有一列的tibble。 mean 期望输入为 vector

mean(dftbl[["a"]], na.rm = TRUE) 
#[1] 3

或使用$

mean(dftb$a, na.rm = TRUE) 

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关于第二种情况，select 还返回一个带有所选列的小标题。相反，我们可以使用pull 提取为vector

dftbl[dftbl$b == 2, "a"] %>% 
    pull(1)
#[1]  4  5 NA

或者如果我们不想加载任何库，请使用unlist

mean(unlist(dftbl[dftbl$b == 2, "a"]), na.rm = TRUE)
#[1] 4.5

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对于OP帖子中提到的代码

dftbl %>% 
    filter(b == 2) %>% 
    select(a)  %>%
     .$a %>%
     mean(., na.rm = TRUE)
#[1] 4.5

或者pull

dftbl %>%
    filter(b == 2) %>% 
    pull(a) %>%
    mean(na.rm = TRUE)
#[1] 4.5