如何以編程方式過濾dplyr中的列？

Question

如果我不想在調用該函數之前指定列，我將如何創建一個函數來刪除列中的NA值？

minimal_case <- function(column_name = "a") { 
    enquo_name <- enquo(column_name) 

    example <- tibble(a = c(NA, 1)) 

    print(filter(example, !is.na(a))) 

    print(filter(example, !is.na(rlang::UQ(enquo_name)))) 

} 

第一個print語句的輸出是：

# A tibble: 1 x 1 
     a 
    <dbl> 
1  1 

第二print語句的輸出是：

# A tibble: 2 x 1 
     a 
    <dbl> 
1 NA 
2  1 

我如何獲得的第二個print語句來匹配第一？

Answer 1

看來column_name參數是一個字符串。在這種情況下，你可以使用rlang::sym：

minimal_case <- function(column_name = "a") { 
    example <- tibble(a = c(NA, 1)) 

    print(filter(example, !is.na(a))) 

    print(filter(example, !is.na(!!rlang::sym(column_name)))) 

} 

Answer 2

有如何在dplyr這裏做這樣的事情一個很好的寫了起來：http://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html

這種情況的點睛之筆是，你不必須在參數中引用a。您還可以使用!!代替UQ

minimal_case <- function(column_name = a) { 
    enquo_name <- enquo(column_name) 

    example <- tibble(a = c(NA, 1)) 

    print(filter(example, !is.na(a))) 

    print(filter(example, !is.na(!!enquo_name))) 

}