根据dplyr :: select兼容的类/类型选择列

Question

实际问题

如何定义一个select帮助器,它根据类/类型选择列,并且与dplyr架构兼容？

尽职调查

我查看了https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/introduction.html和帮助,dplyr::select_helpers但没有找到任何可以让我根据类/类型选择的内容

例

带来一些变化WRT类/类型:

dat <- mtcars
dat <- dat %>% mutate(
  mpg = as.character(mpg),
  wt = as.factor(wt),
  vs = as.character(vs)
)

简而言之,我想让它成为R中所有可能的类/类型(及其组合)的通用方法:

dat[ , sapply(dat, is.character)]
# mpg    wt vs
# 1    21  2.62  0
# 2    21 2.875  0
# 3  22.8  2.32  1
# 4  21.4 3.215  1

根据基于列类型的数据框中的子集变量,我可以这样做:

select_on_class <- function(.data, cls = "numeric") {
  dat[ , names(.data)[sapply(.data,
    function(vec, clss) class(vec) %in% clss, clss = cls)]]
}
dat %>% select_on_class(c("character", "factor"))
# mpg    wt vs
# 1    21  2.62  0
# 2    21 2.875  0
# 3  22.8  2.32  1
# 4  21.4 3.215  1

但我希望能够在调用中使用它dplyr::select,所以我尝试了这个:

has_class <- function(.data, cls = "numeric") {
  nms <- names(.data)[sapply(.data,
    function(vec, clss) class(vec) %in% clss, clss = cls)]
  sapply(nms, as.name)
}
dat %>% has_class(c("character", "factor"))
# $mpg
# mpg
# 
# $wt
# wt
# 
# $vs
# vs

问题是sapply(nms, as.name)返回a list并且与内部select(我还不完全理解,BTW)的内部结构不太匹配:

dat %>% select(has_class(c("character", "factor")))
# Error: All select() inputs must resolve to integer column positions.
# The following do not:
#   *  has_class("character")

dat %>% select_(has_class(c("character", "factor")))
# Error in UseMethod("as.lazy") : 
#   no applicable method for 'as.lazy' applied to an object of class "list"

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编辑

根据答案使用select_if我试图概括并卡住:

has_class <- function(.data, cls) {
  sapply(.data, function(vec, clss) class(vec) %in% clss, clss = cls)
}
dat %>% has_class(c("character", "factor"))
# mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
# TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
dat %>% select_if(has_class, c("character", "factor"))
# Error in vapply(tbl, p, logical(1), ...) : values must be length 1,
# but FUN(X[[1]]) result is length 32

AFAIU,.predicate函数只需要返回一个逻辑向量(has_class确实如此),我可以.predicate通过...(我做过)将其他参数传递给函数.那我在哪里还会出错？

Answer 1

我想dplyr::select_if()可能就是你要找的东西.例如

dat <- mtcars %>% 
       mutate(mpg = as.character(mpg),
              wt = as.character(wt),
              vs = as.character(vs)
       ) %>% 
       select_if(is.character)