Sous-ensemble basé sur la variable nom de la colonne

Je me demandais comment faire pour utiliser la subset fonction de si je ne connais pas le nom de la colonne que je veux tester. Le scénario est le suivant: j'ai une Brillante application où l'utilisateur peut sélectionner une variable de filtre (sous-ensemble) de la table de données. - Je recevoir le nom de la colonne à partir de la webapp comme entrée, et je veux sous-ensemble fondé sur la valeur de cette colonne, comme suit:

subset(myData, THECOLUMN == someValue)

Sauf si les deux THECOLUMN et someValue sont variables. Est-il une syntaxe pour le passage de la colonne désirée nom comme une chaîne de caractères?

Semble vouloir un mot nu, qui est le nom de la colonne, pas une variable qui contient le nom de la colonne.

InformationsquelleAutor adv12 | 2013-06-12
  1. 22

    C'est précisément pourquoi subset est un mauvais outil pour autre chose que de l'utilisation interactive:

    d <- data.frame(x = letters[1:5],y = runif(5))
> d[d[,'x'] == 'c',]
  x         y
3 c 0.3080524

    Fondamentalement, l'extraction de choses dans R est construit autour de [. L'utiliser.

    • Cela ressemble, c'est ce que je veux, mais je n'ai pas vérifié encore. Je vais le marquer comme la réponse et le suivi en cas de problèmes.
    • Au risque de paraître stupide, est-ce différent si je suis en utilisant un ensemble de données.table plutôt que d'un ensemble de données.cadre? Il semble. Avec les données.tableau, je peux utiliser "d[d[,theColumnName] == 'c',]", mais je ne semble pas être en mesure d'utiliser "d[d,"theColumnName"] = = "c"]".
    • Non, data.tables fonctionnent différemment et (à mon humble avis) incroyable obtus (à mon immense et répétée de la frustration). I pense que les données.le tableau doit être saisi pour ce faire: setkey(d,"x"); d["c"]. Mais j'ai toujours trouvé données.syntaxe de tableau si opaque que je finissent généralement dominant "simple" des méthodes.
    InformationsquelleAutor joran
  2. 24

    Les deux subset et with sont conçus pour une utilisation interactive et les mises en garde contre leur utilisation dans d'autres fonctions se trouvent dans leurs pages d'aide. Cela provient de leur stratégie d'évaluation des arguments des expressions au sein d'un environnement construit à partir du nom de leurs données à des arguments. Ces colonne/les noms d'élément sinon ne seraient pas des "objets" dans le R de bon sens.

    Si THECOLUMN est le nom d'un objet dont la valeur est le nom de la colonne et someValue est le nom d'un objet dont la valeur est la cible, alors vous devriez utiliser:

    dfrm[ dfrm[[THECOLUMN]] == someValue , ]

    Le fait que "[[" évaluera son argument est pourquoi il est supérieur à "$" pour la programmation. Si nous utilisons joran exemple:

     d <- data.frame(x = letters[1:5],y = runif(5))
 THECOLUMN= "x"
 someValue= "c"

d[ d[[THECOLUMN]] == someValue , ]
#   x         y
# 3 c 0.7556127

    Donc, dans ce cas, tous ces retour le même atomique vecteur:

    d[[ THECOLUMN ]]
d[[ 'x' ]]
d[ , 'x' ]
d[, THECOLUMN ]
d$x  # of the three extraction functions: `$`, `[[`, and `[`,
     # only `$` is unable to evaluate its argument
    InformationsquelleAutor 42-
  3. 4

    Je pense que vous pouvez utiliser le one-liner suivant:

    myData[ , grep(someValue, colnames(myData))]

    où 

    colnames(myData)

    retourne un vecteur contenant tous les noms de colonne et

    grep(someValue, colnames(myData))

    devrait résultats dans un numérique, vecteur de longueur 1 (donné le nom de la colonne est unique) pointant vers votre colonne. Voir ?grep pour plus d'informations sur la correspondance de motif dans R.

    InformationsquelleAutor mcmunder