请看一下帖子末尾的reprex.

在第二种情况下,(move_row()函数),我找到了一个解决方法,但这并不能很好地推广到我拥有的其他函数.使用magrittr,我可以创建一系列包含nrow(.)的管道将我在该点上拥有的任何TIBLE的行数传递给函数.如何对本机管道执行相同的操作?

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

## First look at these functions. They just try to discard incomplete rows in
## a tibble

complete_data <- function(data){

res <- data %>% filter(complete.cases(.))

return(res)

}

## By trial and error, I wrote this

complete_data_native <- function(data){

res <- data |>  (\(data) filter(data, complete.cases(data)))()

return(res)

}

## this was my first attempt, but why does it fail?

complete_data_native_wrong <- function(data){

res <- data |>  (\(x) filter(x, complete.cases(x)))()

return(res)

}


df <- structure(list(x = c(1, 2, NA, 4), y = c(NA, NA, 3, 4)), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -4L))


df
#> # A tibble: 4 × 2
#>       x     y
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1    NA
#> 2     2    NA
#> 3    NA     3
#> 4     4     4

df |> complete_data()
#> # A tibble: 1 × 2
#>       x     y
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     4     4

df |> complete_data_native()
#> # A tibble: 1 × 2
#>       x     y
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     4     4

df |> complete_data_native_wrong() ### why does this fail
#> # A tibble: 3 × 2
#>       x     y
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1    NA
#> 2     2    NA
#> 3     4     4


## Now another function. Given a tibble, it moves a row from ini_pos to fin_pos

move_row <- function(df, ini_pos, fin_pos){

    row_pick <- slice(df, ini_pos)

    if (fin_pos=="last"){

           res <- df   %>%
        slice(-ini_pos)  %>% 
        add_row(row_pick, .before = nrow(.))    
 
        
} else{
    
    res <- df   %>%
        slice(-ini_pos)  %>% 
        add_row(row_pick, .before = fin_pos)    
}

    return(res)
}


move_row_native_attempt <-  function(df, ini_pos, fin_pos){

    ll <- nrow(df) ## it gets the job done, but I do not want this

    
row_pick <- slice(df, ini_pos)

    if (fin_pos=="last"){

           res <- df  |>  
        slice(-ini_pos) |> 
            add_row(row_pick, .before = ll) ##I want to use the native pipe
        ## to write the equivalent of nrow(.)
        ## with magrittr placeholder but I cannot do that
 
        
} else{
    
    res <- df |>  
        slice(-ini_pos) |>  
        add_row(row_pick, .before = fin_pos)    
}

    return(res)
}



df
#> # A tibble: 4 × 2
#>       x     y
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1    NA
#> 2     2    NA
#> 3    NA     3
#> 4     4     4

df |> move_row(1,"last")
#> # A tibble: 4 × 2
#>       x     y
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     2    NA
#> 2    NA     3
#> 3     1    NA
#> 4     4     4


df |> move_row_native_attempt(1,"last") ## gets the job done, but it is not what I want. See comments in the function definition
#> # A tibble: 4 × 2
#>       x     y
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     2    NA
#> 2    NA     3
#> 3     4     4
#> 4     1    NA


print(sessionInfo())
#> R version 4.2.1 (2022-06-23)
#> Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
#> Running under: Debian GNU/Linux 11 (bullseye)
#> 
#> Matrix products: default
#> BLAS:   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.9.0
#> LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.9.0
#> 
#> locale:
#>  [1] LC_CTYPE=en_GB.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
#>  [3] LC_TIME=en_GB.UTF-8        LC_COLLATE=en_GB.UTF-8    
#>  [5] LC_MONETARY=en_GB.UTF-8    LC_MESSAGES=en_GB.UTF-8   
#>  [7] LC_PAPER=en_GB.UTF-8       LC_NAME=C                 
#>  [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
#> [11] LC_MEASUREMENT=en_GB.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       
#> 
#> attached base packages:
#> [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
#> 
#> other attached packages:
#> [1] dplyr_1.0.9
#> 
#> loaded via a namespace (and not attached):
#>  [1] knitr_1.39       magrittr_2.0.3   tidyselect_1.1.2 R6_2.5.1        
#>  [5] rlang_1.0.2      fastmap_1.1.0    fansi_1.0.3      stringr_1.4.0   
#>  [9] highr_0.9        tools_4.2.1      xfun_0.31        utf8_1.2.2      
#> [13] DBI_1.1.3        cli_3.3.0        withr_2.5.0      htmltools_0.5.2 
#> [17] ellipsis_0.3.2   assertthat_0.2.1 yaml_2.3.5       digest_0.6.29   
#> [21] tibble_3.1.7     lifecycle_1.0.1  crayon_1.5.1     purrr_0.3.4     
#> [25] vctrs_0.4.1      fs_1.5.2         glue_1.6.2       evaluate_0.15   
#> [29] rmarkdown_2.14   reprex_2.0.1     stringi_1.7.6    compiler_4.2.1  
#> [33] pillar_1.7.0     generics_0.1.2   pkgconfig_2.0.3

reprex package(v2.0.1)于2022-06-29创建

推荐答案

complete_data_native_wrong():

complete_data_native_wrong <- function(data){

res <- data |>  (\(x) filter(x, complete.cases(x)))()

return(res)

}

数据屏蔽是这个可爱的函数无法按预期工作的原因.

"那么,到底发生了什么?",你问.

dplyr::filter()判断名为x的列,它确实找到了它,然后将该列的内容传递给complete.cases().当使用y而不是x时也会发生同样的情况.

complete.cases()最终作用于"向量"而不是data.frame,因此得到了结果.

"但是……我如何确保dplyr::filter()不会这样?",你问.

这就是bang-bang算子!!的作用.我们现在可以有complete_data_native_right():

complete_data_native_right <- function(data){

res <- data |>  (\(x) filter(x, complete.cases(!!x)))()
# res <- data |>  (\(y) filter(y, complete.cases(!!y)))()

return(res)

}

move_row_native_attempt():

对于这一点,您可以使用速记函数表示法,而不会出现任何问题:

move_row_native_attempt <-  function(df, ini_pos, fin_pos){
  row_pick <- slice(df, ini_pos)
  
  if (fin_pos=="last"){
    res <- df |> 
      slice(-ini_pos) |> 
      (\(x) add_row(x, row_pick, .before = nrow(x)))()
    
  } else{
    res <- df |> 
      slice(-ini_pos) |> 
      add_row(row_pick, .before = fin_pos)
  }
  
  return(res)
}

R相关问答推荐

指定要保留在wrap_plots中的传奇

使用facet_wrap()时如何将面板标题转换为脚注?

使用spatVector裁剪网格数据时出现的问题

更改Heatmap Annotation对象的名称

如何使用R中的dhrr函数将李克特量表的因子列从长转换为宽?

如何修复R码的置换部分?

如何在RMarkdown LaTex PDF输出中包含英语和阿拉伯语?

使用gcuminc,如何使用逗号格式化风险表?

如何使用R对每组变量进行随机化?

绘制采样开始和采样结束之间的事件

按多列统计频次

按时间顺序对不同事件进行分组

从多层嵌套列表构建Tibble?

有没有办法定制Plot(allEffects())面板标题?

通过初始的shiny 应用更新部署的shiny 应用的数据和参数,其中部署的应用程序显示为URL

R基于变量组合创建新的指标列

数据集上的R循环和存储模型系数

如何将宽格式的患者信息数据高效地转换为患者计数的时间序列?

R try Catch in the loop-跳过缺少的值并创建一个DF,显示跳过的内容

对数据帧中的列进行子集设置以通过迭代创建新的数据帧