dplyr函数如何区分具有相同名称的列和变量?

有时我会意外地创建一个与data.frame中的列具有相同名称的变量,然后在dplyr函数中使用该变量.该名称通常被视为列名而不是变量名.请参阅以下示例:

library(dplyr)

packageVersion("dplyr")
#> [1] '0.6.0'
mtcars %>% filter(mpg == 21)
#>   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1  21   6  160 110  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
#> 2  21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4
mpg.val <- 21
mtcars %>% filter(mpg == mpg.val)
#>   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1  21   6  160 110  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
#> 2  21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4
mpg <- 21
mtcars %>% filter(mpg == mpg)
#>     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#> 2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#> 3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#> ...

在第三种情况下,如何告诉过滤器第二个mpg是变量名而不是列名,并将结果作为前两个案例? (另外我使用的是dplyr 0.6.0.)

获得由reprex生成的结果:

mpg <- 21
mtcars %>% filter(mpg == get("mpg"))
#>     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> 1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#> 2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#> 3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> 4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#> ...

添加环境有效:

mtcars %>% filter(mpg == get("mpg", .GlobalEnv))
#  mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#1  21   6  160 110  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
#2  21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4

最佳答案 我们可以使用.GlobalEnv

mtcars %>%
     filter(mpg == .GlobalEnv$mpg)
#   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#1  21   6  160 110  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
#2  21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4
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