列名包含模式的过滤变量

Question

我试图筛选出NA，NaN和Inf值一出来tbl使用dyplr的filter功能。

诀窍是我只想将过滤器应用于名称包含特定模式的列。模式为：r1、r2、r3等。

我试图结合grep并filter实现这一点，但无法让它发挥作用。我当前的代码如下所示：

filter_(!is.na(grep("r[1-9]", colnames(DF), value = TRUE)) 
& !is.infinite(grep("r[1-9]", colnames(DF), value = TRUE)) 
& !is.nan(grep("r[1-9]", colnames(DF), value = TRUE)))

但是，此代码会返回一条警告消息：“Truncating vector to length 1”。并且返回的数据是未经过滤的。

我怀疑它是is.na这里的功能所引起的问题，因为我已经看到了一个例子网上，你可以申请grep到filter使用正常的状态（即condition == value）和基于没有条件is.na

Answer 1

dplyr提供matches()对此有用的

示例 1：如何matches()工作？

library(dplyr)

# remove columns that start with "mp"
mtcars %>% select(-matches("mp"))

# keep columns that start with "mp"
mtcars %>% select(matches("mp"))

示例 2：matches()在您的请求上下文中使用但使用 MWE

# Create a dummy dataset
data = tibble(id = c("John","Paul","George","Ringo"),
              r1 = c(1,2,NA,NA), 
              r2 = c(1,2,NA,4),
              s1 = c(1,NA,3,4))

# Filter NAs in columns that start with r followed by a number
data %>% filter_at(vars(matches("r[0-9]")), all_vars(!is.na(.)))

Answer 2

通过dplyr，您可以使用该filter_at功能：

dat %>% filter_at(vars(matches("^r[1-9]")), all_vars(is.finite(.)))

使用@lmo的样本数据，结果是：

  r1 r2         d
1  1  1 0.2774292