dplyr 使用逻辑选择答案

【问题标题】：dplyr select using logicaldplyr 使用逻辑选择
【发布时间】：2015-01-08 14:38:43
【问题描述】：

dplyr 中的select 可以与逻辑向量一起使用吗？

dat <- tbl_df(mtcars)
isNum <- sapply(dat, is.numeric)
select(dat, isNum)

select(dat, isNum)
名称错误（sel）[未命名]

索引有效：select(dat,(1:ncol(dat))[isNum]) 那么为什么不合乎逻辑呢？

当我看到像 starts_with select(dat,starts_with("m")) 这样的 select 辅助函数时，我认为它们可以使用逻辑...

【问题讨论】：

可能是topic for dplyr 0.3.1：“一般来说，在dplyr 中按布尔条件过滤列的最佳方法是什么？”
我认为你应该发布select(dat,which(isNum)) 作为答案（如果它看起来是最好的解决方案，甚至接受它）

标签： r dplyr

【解决方案1】：

正如其他答案中非常清楚地说明的那样，对您的具体问题的回答是否。您不能在dplyr::select() 中使用逻辑向量。

但是，在 dplyr (v>=0.5.0) 的较新版本中，有一个新函数支持使用要应用于列或逻辑向量的谓词函数： select_if().

将select_if 与谓词函数一起使用，您的示例可以简化如下：

tbl_df(mtcars) %>% dplyr::select_if(is.numeric)

但是，您也可以将select_if 与逻辑向量一起使用。这更直接地解决了您上面的用例，如下所示：

dat <- tbl_df(mtcars)
isNum <- sapply(dat, is.numeric)
select_if(dat, isNum)

【讨论】：

【解决方案2】：

按照本的建议：

select(dat, which(isNum))

【讨论】：

这非常有用，因为我们可以将“which”放在任何适当的逻辑结构前面以返回列号。

【解决方案3】：

我的答案是：

否（“dplyr 中的选择可以与逻辑向量一起使用吗？”）

证据：(1) 您的示例，(2) 帮助页面：

...：逗号分隔的未引用表达式列表。你可以治疗变量名称就像它们是位置一样。使用正值选择变量；使用负值删除变量。

没有说任何关于逻辑向量的事情。对不起。

我不知道（“为什么不合乎逻辑？”）——“只是因为”（我认为除了开发人员之外没有人能真正回答这个问题）。您可以提出功能请求...

有点笨拙，但是

select_(dat,.dots=names(isNum)[isNum])

有效（请注意，您需要 select_ 变体以允许使用字符向量）。不过好老派

subset(dat,select=isNum)

似乎也可以正常工作（除非它无法以我没有想到的其他方式与 dplyr 很好地配合使用）。

如果你看dplyr:::starts_with的代码，你可以看到它返回的是一个位置向量，而不是一个逻辑向量

function (vars, match, ignore.case = TRUE) 
{
    stopifnot(is.string(match), !is.na(match), nchar(match) > 
        0)
    if (ignore.case) 
        match <- tolower(match)
    n <- nchar(match)
    if (ignore.case) 
        vars <- tolower(vars)
    which(substr(vars, 1, n) == match)
}

我打算建议您尝试修改此函数以创建 is_numeric 等效项，但我不太了解底层的魔法......

【讨论】：