在R：子集或dplyr ::濾波器具有可變從矢量

Question

df <- 
    data.frame(a=LETTERS[1:4], 
      b=rnorm(4) 
      ) 

vals <- c("B","D") 

我可以過濾/子集df與值val與：

dplyr::filter(df, a %in% vals) 
subset(df, a %in% vals) 

兩者給出：

a   b 
2 B 0.4481627 
4 D 0.2916513 

如果什麼我有一個向量中的變量名，例如：

> names(df)[1] 
[1] "a" 

然後它不工作 - 我猜是因爲它援引

dplyr::filter(df, names(df)[1] %in% vals) 
[1] a b 
<0 rows> (or 0-length row.names) 

你如何做到這一點？

UPDATE（如果dplyr :: tbl_df（DF）是什麼）

回答下面工作的優良data.frames，但不適用於dplyr :: tbl_df包裝的數據：

df<-dplyr::tbl_df(df) 
dplyr::filter(df, df[,names(df)[1]] %in% vals) 

不不行（我以爲tbl_df是在DF之上的簡單包裝？）

這不會再工作：

dplyr::filter(df, as.data.frame(df)[,names(df)[1]] %in% vals) 

最後更新：它使用lazyeval ::口譯

見AndreyAkinshin的下面的解決方案可與tbl_df（）。

Answer 1

您可以使用df[,"a"]或df[,1]：

df <- data.frame(a = LETTERS[1:4], b = rnorm(4)) 
vals <- c("B","D") 

dplyr::filter(df, df[,1] %in% vals) 
# a   b 
# 2 B 0.4481627 
# 4 D 0.2916513 

subset(df, df[,1] %in% vals) 
# a   b 
# 2 B 0.4481627 
# 4 D 0.2916513 

dplyr::filter(df, df[,"a"] %in% vals) 
# a   b 
# 2 B 0.4481627 
# 4 D 0.2916513 

subset(df, df[,"a"] %in% vals) 
# a   b 
# 2 B 0.4481627 
# 4 D 0.2916513 

與dplyr工作:: tbl_df（DF）

一些魔術lazyeval::interp幫助我們！

df <- dplyr::tbl_df(df) 
expr <- lazyeval::interp(quote(x %in% y), x = as.name(names(df)[1]), y = vals) 

df %>% filter_(expr) 
# Source: local data frame [2 x 2] 
# 
# a  b 
# 1 B 0.4481627 
# 2 D 0.2916513