Фильтр N количество столбцов для конкретного значения

Question

У меня большой фрейм данных с более чем 100 условиями в виде логических столбцов (не идеальная настройка, но я не могу ее изменить).Я пытаюсь сделать функцию, которая принимает переменное число столбцов условий, а затем фильтры, где все условия равны 1 или все равны нулю.

SETUP

library(dplyr)
set.seed(123)
ID <- sample(1:5, 20, replace = TRUE)
Val <- round(runif(length(ID), 20, 40),0)
cond_1 <- sample(0:1, length(ID), replace = TRUE)
cond_2 <- sample(0:1, length(ID), replace = TRUE)
cond_3 <- sample(0:1, length(ID), replace = TRUE)
cond_4 <- sample(0:1, length(ID), replace = TRUE)


df <- data.frame(ID, Val, cond_1, cond_2, cond_3, cond_4, stringsAsFactors = FALSE)

Пример желаемой функции для любых двух столбцов:

filterTwoCols <- function(df, cols){

  # Select desired conditions
  df1 <- df %>% 
    select(ID, Val, one_of(cols))

  #### Filter on all conditions == 0 or all conditions == 1
  df2 <- df1 %>% 
    filter(.[,ncol(.)] == 1 & .[,ncol(.) - 1] == 1 |
           .[,ncol(.)] == 0 & .[,ncol(.) - 1] == 0)

  return(df2)
}

filterTwoCols(df, c('cond_1', 'cond_4'))
filterTwoCols(df, c('cond_3', 'cond_2'))

Что я хочу сделать, это назвать любое количество условий (например, filterManyCols(df, c('cond_1', 'cond_3', 'cond_4')), но я неНе знаю, как это сделать, не называя их явно в фильтре (.[,ncol(.) - 2] == 1, .[,ncol(.) - 3] == 1 и т. д.). Если количество выбранных столбцов не соответствует количеству условий в фильтре, это не сработает.Есть мысли?

Answer 1

Один вариант: filter_at

library(tidyverse)
filterManyCols <- function(df, cols){

 # Select desired conditions
 # Not clear whether we need to subset the columns or get the filtered 
 # full dataset columns
 # df <- df %>% 
 #       select(ID, Val, one_of(cols))

  map_df(0:1, ~ df %>%
                  filter_at(vars(one_of(cols)), all_vars(. == .x)))
 }

filterManyCols(df, c('cond_1', 'cond_4')) 
filterManyCols(df, c('cond_1', 'cond_2', 'cond_3'))   
filterManyCols(df, c('cond_1', 'cond_2', 'cond_3', 'cond_4'))