如何在dplyr :: filter中使用变量？

我有一个与数据框中的列同名的变量:

df <- data.frame(a=c(1,2,3), b=c(4,5,6))
b <- 5

我想把行df$b == b放到哪里,但是dplyr将其解释为df$b == df$b:

df %>% filter(b == b) # interpreted as df$b == df$b
#   a b
# 1 1 4
# 2 2 5
# 3 3 6

如果我更改变量名称,它可以工作:

B <- 5
df %>% filter(b == B) # interpreted as df$b == B
#   a b
# 1 2 5

我想知道是否有更好的方法来filter指出b外部变量.

最近我发现这是解决这个问题的一个优雅的解决方案,尽管我只是开始关注它是如何工作的.

df %>% filter(b == !!b)

这是语法糖

df %>% filter(b == UQ(b))

我对此的高级认识是UQ(un-quote)操作导致在筛选操作之前评估其内容,因此不在data.frame中对其进行求值.

本文在"准引用"下对此进行了描述.我要注意的是,本文还包括一些与NSE相关的类似问题的解决方案.

对上述内容的一个警告 - 我倾向于将!!表达式的结尾放在上面.如果你把它放在开头:

df %>% filter(!!b == b)

那么它将被评估为 df %>% filter(!!(b == b))

这相当于写作df %>% filter(5 == 5):

> quo(filter(df, !!b == b))

~filter(df, TRUE) 

UQ()上面的选项没有这个问题.

您可以使用该get函数从环境中获取变量的值.

df %>% filter(b == get("b")) # Note the "" around b

作为一般解决方案,您可以使用SE(标准评估)版本filter,即filter_.在这种情况下,事情变得有点混乱,因为你在一个表达式中混合了一个变量和一个"外部"常量.以下是使用该interp功能的方法:

library(lazyeval)
df %>% filter_(interp(~ b == x, x = b))

如果您想使用更多值,b可以写:

df %>% filter_(interp(~ b == x, .values = list(x = b)))