R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

Работа с динамическими именами столбцов в dplyr: sym(), syms() и оператор !!

Часто при работе с данными в R возникает необходимость обращаться к столбцам таблицы по их именам, которые могут передаваться как строки. Это может быть полезно, если имена столбцов не известны заранее или задаются динамически в функциях. В dplyr для таких задач существует механизм tidy evaluation, и одними из ключевых инструментов являются функции sym(), syms() и оператор !!.

Проблема:
Обычно в dplyr мы обращаемся к столбцам напрямую, как показано ниже:

library(dplyr)

data <- tibble(
  Area = c('IT', 'Finance', NA),
  Date = as.Date(c('2023-01-01', NA, '2023-03-15'))
)

# Фильтруем строки, где нет пропусков в столбцах 'Area' и 'Date'
filtered_data <- data %>%
  filter(!is.na(Area), !is.na(Date))

Но что, если имена столбцов будут передаваться в виде строк, например через аргументы функции? Простое использование строк в filter() не сработает.

Решение: sym() и оператор !!
Функция sym() преобразует строку в символ (символ — это объект, который может быть интерпретирован как имя переменной), а оператор !! используется для развертывания этого символа в выражении. Давайте рассмотрим, как это работает:

library(dplyr)

# Функция для фильтрации данных на основе имен столбцов, переданных как строки
filter_data <- function(data, col_name1, col_name2) {
  col1 <- sym(col_name1)
  col2 <- sym(col_name2)
  
  data %>%
    filter(!is.na(!!col1), !is.na(!!col2))
}

# Пример данных
data <- tibble(
  Area = c('IT', 'Finance', NA),
  Date = as.Date(c('2023-01-01', NA, '2023-03-15'))
)

# Фильтруем данные, используя имена столбцов как строки
filtered_data <- filter_data(data, 'Area', 'Date')
print(filtered_data)

В этой функции:
sym(col_name1) и sym(col_name2) преобразуют строки в символы, которые затем могут использоваться в dplyr::filter().
Оператор !! разворачивает символ в выражении, позволяя использовать его как имя переменной в функции filter().

Работа с несколькими столбцами: syms()
Если вам нужно работать сразу с несколькими столбцами, то для преобразования списка строк в символы можно использовать функцию syms().

library(dplyr)

# Функция для фильтрации нескольких столбцов
filter_multiple <- function(data, col_names) {
  cols <- syms(col_names)
  
  data %>%
    filter(across(all_of(col_names), ~ !is.na(.)))
}

# Пример данных
data <- tibble(
  Area = c('IT', 'Finance', NA),
  Date = as.Date(c('2023-01-01', NA, '2023-03-15')),
  Amount = c(1000, 2000, NA)
)

# Фильтруем строки, где нет пропусков в нескольких столбцах
filtered_data <- filter_multiple(data, c('Area', 'Date', 'Amount'))
print(filtered_data)

Здесь:

syms(col_names) преобразует вектор строк в список символов.
across() вместе с all_of() позволяет удобно применить фильтр ко всем указанным столбцам.

————————————
Использование функций sym(), syms() и оператора !! — это мощный инструмент для написания гибкого и динамического кода в R. Он особенно полезен при работе с большими данными и пакетами вроде dplyr, когда имена столбцов не известны заранее или приходят из пользовательского ввода.

О подобных примерах рассказано в виньетке "Программирование с dplyr".

#заметки_по_R

www.group-telegram.com/pl/R4marketing.com/1324

2.2K viewsAlexey Seleznev, Oct 9, 2024 at 08:00

Работа с динамическими именами столбцов в dplyr: sym(), syms() и оператор !!

Часто при работе с данными в R возникает необходимость обращаться к столбцам таблицы по их именам, которые могут передаваться как строки. Это может быть полезно, если имена столбцов не известны заранее или задаются динамически в функциях. В dplyr для таких задач существует механизм tidy evaluation, и одними из ключевых инструментов являются функции sym(), syms() и оператор !!.

Проблема:
Обычно в dplyr мы обращаемся к столбцам напрямую, как показано ниже:

library(dplyr)

data <- tibble(
  Area = c('IT', 'Finance', NA),
  Date = as.Date(c('2023-01-01', NA, '2023-03-15'))
)

# Фильтруем строки, где нет пропусков в столбцах 'Area' и 'Date'
filtered_data <- data %>%
  filter(!is.na(Area), !is.na(Date))

library(dplyr)

# Функция для фильтрации данных на основе имен столбцов, переданных как строки
filter_data <- function(data, col_name1, col_name2) {
  col1 <- sym(col_name1)
  col2 <- sym(col_name2)
  
  data %>%
    filter(!is.na(!!col1), !is.na(!!col2))
}

# Пример данных
data <- tibble(
  Area = c('IT', 'Finance', NA),
  Date = as.Date(c('2023-01-01', NA, '2023-03-15'))
)

# Фильтруем данные, используя имена столбцов как строки
filtered_data <- filter_data(data, 'Area', 'Date')
print(filtered_data)

library(dplyr)

# Функция для фильтрации нескольких столбцов
filter_multiple <- function(data, col_names) {
  cols <- syms(col_names)
  
  data %>%
    filter(across(all_of(col_names), ~ !is.na(.)))
}

# Пример данных
data <- tibble(
  Area = c('IT', 'Finance', NA),
  Date = as.Date(c('2023-01-01', NA, '2023-03-15')),
  Amount = c(1000, 2000, NA)
)

# Фильтруем строки, где нет пропусков в нескольких столбцах
filtered_data <- filter_multiple(data, c('Area', 'Date', 'Amount'))
print(filtered_data)

BY R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R