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dplyr:在NSE中按位置排列列

dplyr r

Josh · 技术社区 · 5 年前

我想用 dplyr::arrange 根据特定列中的值对数据帧的行进行排序。我想根据位置而不是列名来选择列,因为列名会根据输入而变化。我试着把这些建议改为 dplyr::select 在这里找到的( dplyr: select columns by position in NSE ),但我的代码只返回原始数据帧,没有任何更改。这是我的数据框和我用来排序的代码:

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))

我猜两者之间的差异与 data-masking arrange 和 tidy-select 使用人 select ,但我不知道是否有一种方法可以在 . 如有任何建议,将不胜感激。谢谢。

2 回复 | 直到 5 年前

Justin Landis 5 年前

你有一些选择,你可以使用作用域函数,比如 arrange_at 这将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,您可以使用新函数来替代范围变量 across

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

^{reprex package

(2.0.0版)}

有了这个你就可以使用 tidyselect

MrFlick 5 年前

带dplyr>v1.0您可以使用 across() 按索引指定列。你能做到的

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