主页 / coding / 问题 / 78911157
Accepted
robertspierre
Asked: 2024-08-25 19:58:20 +0800 CST

`cross(all_of())` 和 `!!` 之间的区别

  • 772

从一个数据框开始indf，colname作为它的一列，我想构建另一个outdf有两列的数据框：第一列称为colname，包含 的唯一值indf$colname，而第二列称为n，包含 中的重复项数indf$colname（包括原始值，因此sum(duplicated())+1）。

colname应动态指定。

经过一些研究和反复试验后，看起来这样做的方法是：

indf <- data.frame(a=c("A","A","B"), b=c(1,2,3))
colname = "a"
outdf <- indf %>%
  group_by(across(all_of(colname))) %>%
  mutate(n = n()) %>%
  select(!!colname, n)

我想知道为什么group_by需要across(all_of(colname))处理动态定义的列名，而select我必须取消引用!!。

如果我使用across(all_of())我select会收到此错误：

Error in `select()`:
ℹ In argument: `across(all_of(colname))`.
Caused by error in `across()`:
! Must only be used inside data-masking verbs like `mutate()`,
  `filter()`, and `group_by()`.

如果我使用!!它group_by，则会创建一个名为"a"（包括双引号）的新列。

编辑：

!!里面arrange也不起作用。

# This doesn't work
outdf %>%
  arrange(desc(!!colname))

相反，你需要across(all_of())：

outdf %>%
  arrange(desc(across(all_of(colname))))

1 个回答

  1. Best Answer

    该函数all_of是一个选择辅助函数，类似于matches和contains。在底层，它只是将列名转换为数字列索引。但是，从tidyselectv1.2.0 开始，选择辅助函数必须在选择上下文中使用（请参阅?`faq-selection-context`）。

    这意味着选择助手可以在内部直接使用select而无需包装across，因为这已经是一个选择上下文。

    对于其他动词（如mutate和 ）group_by，它们不构成选择上下文，并且需要函数across将列索引转换为适合这些函数的输入。

    select(all_of(colname))无需使用across：

    library(dplyr)

indf    <- data.frame(a = c("A", "A", "B"), b = c(1, 2, 3))
colname <- "a"

indf %>%
  group_by(across(all_of(colname))) %>%
  mutate(n = n()) %>%
  select(all_of(colname), n)
#> # A tibble: 3 x 2
#> # Groups:   a [2]
#>   a         n
#>   <chr> <int>
#> 1 A         2
#> 2 A         2
#> 3 B         1
    • 4

相关问题