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robertspierre
Asked: 2024-08-25 19:58:20 +0800 CST

Diferença entre `across(all_of())` e `!!`

  • 772

Partindo de um data.frame indfe colnamesendo uma de suas colunas, quero construir outro dataframe outdfcom 2 colunas: a primeira, chamada colname, contém os valores únicos de indf$colname, enquanto a segunda, chamada n, contém o número de duplicatas em indf$colname(o original incluído , então sum(duplicated())+1).

colnamedeve ser especificado dinamicamente.

Depois de alguma pesquisa e tentativa e erro, parece que a maneira de fazer isso é:

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)

Gostaria de saber por que group_byé necessário across(all_of(colname))processar o nome da coluna definida dinamicamente, enquanto selecttenho que tirar aspas usando !!.

Se eu usar across(all_of()), selectrecebo este erro:

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()`.

Enquanto se eu usar !!nele group_bycria uma nova coluna chamada "a"(aspas duplas incluídas).

EDITAR:

O !!não funciona por dentro arrangetambém.

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

Em vez disso, você precisa de across(all_of()):

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

1 respostas

  1. Best Answer

    A função all_ofé uma função auxiliar de seleção , como matchese contains. Nos bastidores, ele apenas converte o nome da coluna em um índice de coluna numérico. Entretanto, a partir da tidyselectversão 1.2.0, os auxiliares de seleção devem ser usados ​​dentro de um contexto de seleção (consulte ?`faq-selection-context`).

    Isso significa que os auxiliares de seleção podem ser usados ​​diretamente dentro, selectsem serem agrupados across, pois este já é um contexto de seleção.

    Com outros verbos como mutatee group_by, estes não constituem um contexto de seleção, e a função acrossé necessária para converter os índices das colunas em entradas apropriadas para essas funções.

    Basta usar select(all_of(colname))sem 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
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