在 R 中的 if 语句上使用 dplyr 中的过滤器

Question

让我分享一个我正在尝试做的示例，因为标题可能不像我希望的那样清晰。这没有可重现的代码，但如果有帮助，我可以添加一个可重现的示例：

library(dplyr)
if(this_team != "") {
  newdf <- mydf %>%    
      filter(team == this_team) %>%
      mutate(totalrows = nrow(.)) %>%
      group_by(x1, y1) %>%
      summarize(dosomestuff)
} else {
  newdf <- mydf %>%    
      filter(firstname == this_name & lastname == that_name) %>%
      mutate(totalrows = nrow(.)) %>%
      group_by(x1, y1) %>%
      summarize(dosomestuff)
}

我正在 R 中创建一个函数，该函数对 mydf 数据帧进行一些数据操作。如果我将值传递给函数的 team_name 参数，那么我想使用“团队”列过滤数据框。如果我不将值传递给 team_name 参数，则默认为 ""，我改为传递 this_name 和 that_name 的值，它们对应于 mydf 中的 'firstname' 和 'lastname' 列。

有没有更好的方法来做到这一点，而不必在两个单独的 if else 语句中再次创建整个 dplyr 管道？我的实际代码流水线每条都超过 4 行，因此必须重现这样的代码非常令人沮丧。

Answer 1

根据 lukeA 的评论，您也可以使用case_when()：

library(dplyr)
y <- ""
data.frame(x = 1:5) %>% 
  filter(case_when(y=="" ~ x > 3, #When y == "", x > 3
                   T ~ x<3) #Otherwise, x < 3
         ) %>% 
  tail(1)

如果您有两个以上的条件要评估，这会更好。

Answer 2

看看下面的代码是否有效，我们在filter 语句中插入if-else 条件。这是有道理的，因为后面的语句接受一个逻辑语句作为其输入——我们只是使用前面的语句来控制输入的值。

library(dplyr)

newdf <- mydf %>%    
  filter(
    if (this_team != "") {
      team == this_team
    } else {
      firstname == this_name & lastname == that_name
    }
  ) %>%
  mutate(totalrows = nrow(.)) %>%
  group_by(x1, y1) %>%
  summarize(dosomestuff)

Answer 3

你可以的

library(dplyr)
y <- ""
data.frame(x = 1:5) %>% 
  {if (y=="") filter(., x>3) else filter(., x<3)} %>% 
  tail(1)

或

data.frame(x = 1:5) %>% 
 filter(if (y=="") x>3 else x<3) %>%  
  tail(1)

甚至将您的烟斗存放在血管中

mypipe <- . %>% tail(1) %>% print
data.frame(x = 1:5) %>% mypipe