dplyr：在 NSE 中按位置排列列

Question

我想使用dplyr::arrange 根据特定列中的值对数据框的行进行排序。我想根据位置而不是列名来选择列，因为列名会因输入而异。我已尝试调整此处找到的dplyr::select 的建议 (dplyr: select columns by position in NSE)，但我的代码只返回原始数据框而没有任何更改。这是我的数据框和我用来对其进行排序的代码：

df <- structure(list(D7_ctrl_v_D6_ctrl_deg = structure(c(1L, 2L, 3L, 
1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 
2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("down", "unchanged", 
"up"), class = "factor"), D7_OE_v_D7_ctrl_deg = structure(c(1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 
3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("down", "unchanged", 
"up"), class = "factor"), D7_OE_v_D6_ctrl_deg = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("down", "unchanged", 
"up"), class = "factor"), Freq = c(584L, 1841L, 375L, 636L, 331L, 
0L, 44L, 0L, 0L, 0L, 420L, 600L, 208L, 9164L, 280L, 391L, 410L, 
0L, 0L, 0L, 69L, 0L, 448L, 746L, 297L, 2362L, 715L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-27L))

## these all fail
df %>% dplyr::arrange(1)
df %>% dplyr::arrange(c(1))
df %>% dplyr::arrange(!!"1")
df %>% dplyr::arrange(!!c(1))

我猜这种差异与arrange 使用的data-masking 和select 使用的tidy-select 之间的差异有关，但我不知道是否有办法选择列按arrange 中的位置。任何建议，将不胜感激。谢谢。

Answer 1

使用 dplyr >v1.0，您可以使用 across() 按索引指定列。你可以这样做

df %>% dplyr::arrange(across(1))

Answer 2

您有几个选项，您可以使用arrange_at 等范围函数，它允许您指定位置的数字向量：

library(dplyr)
#> Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.6.3
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

df <- iris
num_vec <- c(3,1)
df %>% arrange_at(1) %>% head()
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> 1          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
#> 2          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
#> 3          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
#> 4          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa
#> 5          4.5         2.3          1.3         0.3  setosa
#> 6          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
df %>% arrange_at(num_vec) %>% head()
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> 1          4.6         3.6          1.0         0.2  setosa
#> 2          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
#> 3          5.0         3.2          1.2         0.2  setosa
#> 4          5.8         4.0          1.2         0.2  setosa
#> 5          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
#> 6          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa

或者您可以使用取代作用域变体across的新函数

df %>% arrange(across(1)) %>% head()
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> 1          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
#> 2          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
#> 3          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
#> 4          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa
#> 5          4.5         2.3          1.3         0.3  setosa
#> 6          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
df %>% arrange(across(all_of(num_vec))) %>% head()
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> 1          4.6         3.6          1.0         0.2  setosa
#> 2          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
#> 3          5.0         3.2          1.2         0.2  setosa
#> 4          5.8         4.0          1.2         0.2  setosa
#> 5          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
#> 6          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021-05-25 创建}

有了这个你可以使用tidyselect函数来避免使用NSE。