Если «foo» уже является столбцом с «am» в качестве строки, выберите первый элемент «foo», преобразуйте его в sym
bol, оцените (!!
) и filter
те строки, где значение'am' равно 1
library(dplyr)
library(rlang)
mtcars %>%
mutate(foo = "am") %>%
filter(!! sym(foo[1]) == 1)
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb foo
#1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 am
#2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 am
#3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 am
#4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 am
#5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 am
#6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 am
#7 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 am
#8 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2 am
#9 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 am
#10 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4 am
#11 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6 am
#12 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8 am
#13 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 am
Если это варьируется в каждой строке, тогда эффективным вариантом будет индексирование строк / столбцов
df1 <- mtcars %>%
mutate(foo = c(rep("carb", 16), rep("gear", 16)))
i1 <- cbind(seq_len(nrow(df1)), match(df1$foo, names(df1)))
subset(df1, df1[-ncol(df1)][i1] == 4)
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb foo
#1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 carb
#2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 carb
#7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 carb
#10 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 carb
#11 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 carb
#15 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 carb
#16 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 carb
#18 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 gear
#19 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 gear
#20 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 gear
#26 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 gear
#32 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 gear
или параметр get
с rowwise
df1 %>%
rowwise %>%
filter(get(foo) == 4)
Или используйте индексирование строк / столбцов в filter
df1 %>%
filter(.[cbind(row_number(), match(foo, names(.)))] == 4)