在数字列名称上过滤非 NA答案

【问题标题】：Filter non-NAs on numeric column name在数字列名称上过滤非 NA
【发布时间】：2020-01-03 10:47:17
【问题描述】：

我正在尝试使用 as.Date 变量过滤包含数字/日期名称的列。

以这个小型数据库为例：

dt <- data.table(
names = c("A", "B", "C"),
`2020-01-01` = c(1, NA, 2),
`2020-01-02` = c(3, 4, 5),
`2020-01-03` = c(6, 7, 8)
)

我目前正在过滤所需的日期列，如下所示：

dt1 <- dt %>% filter(!is.na(`2020-01-01`)) %>% select(names)

我的想法是创建一个meeting_date 变量，这个变量应该用作我所有 R 代码的日期参考。

meeting_date <- as.Date("2020-01-01")

当然是代码：

dt1 <- dt %>% filter(!is.na(meeting_date)) %>% select(names)

不起作用。原因是缺少反引号，所以我尝试了以下代码但没有成功：

dt1 <- dt %>% filter(!is.na(paste("`", meeting_date, "`", sep=""))) %>% select(names)
dt1 <- dt %>% filter(!is.na(noquote(paste("`", meeting_date, "`", sep="")))) %>% select(names)

有谁知道如何进行？谢谢！

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

你可以这样做：

meeting_date <- as.Date("2020-01-01")

dt %>%
 filter_at(vars(one_of(as.character(meeting_date))), ~ !is.na(.))

  names 2020-01-01 2020-01-02 2020-01-03
1     A          1          3          6
2     C          2          5          8

【讨论】：

【解决方案2】：

长数据应该更容易处理：

library(data.table)
dt <- data.table(
  names = c("A", "B", "C"),
  `2020-01-01` = c(1, NA, 2),
  `2020-01-02` = c(3, 4, 5),
  `2020-01-03` = c(6, 7, 8)
)

#Make data 'long' & change the new 'name' column to dates
# change confusing column 'name' to date while we're at it.
dt_long <- dt %>% pivot_longer(-names) %>% 
  mutate(date = lubridate::ymd(name)) %>%
  select(-name)

meeting_date <- as.Date("2020-01-01")

dt_long %>% filter(date == meeting_date & (!is.na(value)))

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用subset + is.na，如下所示

meeting_date <- "2020-01-01"
dtout <- subset(dt,as.vector(!is.na(dt[, ..meeting_date])))

这样

> dtout
   names 2020-01-01 2020-01-02 2020-01-03
1:     A          1          3          6
2:     C          2          5          8

【讨论】：