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