使用$和字符值动态选择数据框列

我有一个具有不同列名的向量，并且我希望能够遍历每个列名，以便从data.frame中提取该列。例如，考虑数据集mtcars和一些存储在字符向量中的变量名cols。当我尝试mtcars使用的动态子集选择变量时cols，这些工作会进一步

cols <- c("mpg", "cyl", "am")
col <- cols[1]
col
# [1] "mpg"

mtcars$col
# NULL
mtcars$cols[1]
# NULL

我怎样才能得到这些返回相同的值

mtcars$mpg

此外，我该如何遍历所有列cols以某种形式获取值。

for(x in seq_along(cols)) {
   value <- mtcars[ order(mtcars$cols[x]), ]
}

您无法使用进行这种子设置$。在源代码（R/src/main/subset.c）中指出：

/ * $子运算符。
我们需要确保仅评估第一个参数。
第二个将是需要匹配的符号，无需评估。
* /

第二个论点？什么？！你必须认识到$，像R中的一切（包括例如(，+，^等）是一个函数，接受参数，并进行评估。df$V1可以改写成

`$`(df , V1)

或确实

`$`(df , "V1")

但...

`$`(df , paste0("V1") )

...例如永远不会工作，也必须先在第二个参数中进行评估的其他任何东西都不会。您只能传递一个永远不会被评估的字符串。

而是使用[（或者[[如果您只想提取单个列作为向量）。

例如，

var <- "mpg"
#Doesn't work
mtcars$var
#These both work, but note that what they return is different
# the first is a vector, the second is a data.frame
mtcars[[var]]
mtcars[var]

您可以执行无循环排序，do.call用于构造对的调用order。以下是可重现的示例：

#  set seed for reproducibility
set.seed(123)
df <- data.frame( col1 = sample(5,10,repl=T) , col2 = sample(5,10,repl=T) , col3 = sample(5,10,repl=T) )

#  We want to sort by 'col3' then by 'col1'
sort_list <- c("col3","col1")

#  Use 'do.call' to call order. Seccond argument in do.call is a list of arguments
#  to pass to the first argument, in this case 'order'.
#  Since  a data.frame is really a list, we just subset the data.frame
#  according to the columns we want to sort in, in that order
df[ do.call( order , df[ , match( sort_list , names(df) ) ]  ) , ]

   col1 col2 col3
10    3    5    1
9     3    2    2
7     3    2    3
8     5    1    3
6     1    5    4
3     3    4    4
2     4    3    4
5     5    1    4
1     2    5    5
4     5    3    5

如果我理解正确，则您有一个包含变量名的向量，并希望遍历每个名​​称并按其对数据框进行排序。如果是这样，此示例应为您提供解决方案。您的主要问题（完整的示例尚未完成，所以我不确定您可能还会缺少什么），因为它应该是order(Q1_R1000[,parameter[X]])而不是order(Q1_R1000$parameter[X])，因为parameter是一个外部对象，其中包含与直接列相对的变量名数据帧的大小（$适当的时候）。

set.seed(1)
dat <- data.frame(var1=round(rnorm(10)),
                   var2=round(rnorm(10)),
                   var3=round(rnorm(10)))
param <- paste0("var",1:3)
dat
#   var1 var2 var3
#1    -1    2    1
#2     0    0    1
#3    -1   -1    0
#4     2   -2   -2
#5     0    1    1
#6    -1    0    0
#7     0    0    0
#8     1    1   -1
#9     1    1    0
#10    0    1    0

for(p in rev(param)){
   dat <- dat[order(dat[,p]),]
 }
dat
#   var1 var2 var3
#3    -1   -1    0
#6    -1    0    0
#1    -1    2    1
#7     0    0    0
#2     0    0    1
#10    0    1    0
#5     0    1    1
#8     1    1   -1
#9     1    1    0
#4     2   -2   -2

使用dplyr提供了一种简单的语法来对数据帧进行排序

library(dplyr)
mtcars %>% arrange(gear, desc(mpg))

使用此处所示的NSE版本以允许动态构建排序列表可能会很有用。

sort_list <- c("gear", "desc(mpg)")
mtcars %>% arrange_(.dots = sort_list)

另一个解决方案是使用#get：

> cols <- c("cyl", "am")
> get(cols[1], mtcars)
 [1] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 6 8 8 8 8 8 8 4 4 4 4 8 8 8 8 4 4 4 8 6 8 4

由于某些CSV文件在同一列中具有不同的名称，因此发生了类似的问题。
这是解决方案：

我编写了一个函数以返回列表中的第一个有效列名，然后使用该函数...

# Return the string name of the first name in names that is a column name in tbl
# else null
ChooseCorrectColumnName <- function(tbl, names) {
for(n in names) {
    if (n %in% colnames(tbl)) {
        return(n)
    }
}
return(null)
}

then...

cptcodefieldname = ChooseCorrectColumnName(file, c("CPT", "CPT.Code"))
icdcodefieldname = ChooseCorrectColumnName(file, c("ICD.10.CM.Code", "ICD10.Code"))

if (is.null(cptcodefieldname) || is.null(icdcodefieldname)) {
        print("Bad file column name")
}

# Here we use the hash table implementation where 
# we have a string key and list value so we need actual strings,
# not Factors
file[cptcodefieldname] = as.character(file[cptcodefieldname])
file[icdcodefieldname] = as.character(file[icdcodefieldname])
for (i in 1:length(file[cptcodefieldname])) {
    cpt_valid_icds[file[cptcodefieldname][i]] <<- unique(c(cpt_valid_icds[[file[cptcodefieldname][i]]], file[icdcodefieldname][i]))
}

如果要选择具有特定名称的列，则只需执行

A=mtcars[,which(conames(mtcars)==cols[1])]
#and then
colnames(mtcars)[A]=cols[1]

您可以以循环方式以及相反的方式来运行它，以添加动态名称，例如，如果A是数据帧而xyz是要命名为x的列，那么我确实喜欢这样

A$tmp=xyz
colnames(A)[colnames(A)=="tmp"]=x

同样，这也可以循环添加

mtcars[do.call(order, mtcars[cols]), ]

为时已晚..但我想我有答案-

这是我的示例study.df数据框-

   >study.df
   study   sample       collection_dt other_column
   1 DS-111 ES768098 2019-01-21:04:00:30         <NA>
   2 DS-111 ES768099 2018-12-20:08:00:30   some_value
   3 DS-111 ES768100                <NA>   some_value

然后 -

> ## Selecting Columns in an Given order
> ## Create ColNames vector as per your Preference
> 
> selectCols <- c('study','collection_dt','sample')
> 
> ## Select data from Study.df with help of selection vector
> selectCols %>% select(.data=study.df,.)
   study       collection_dt   sample
1 DS-111 2019-01-21:04:00:30 ES768098
2 DS-111 2018-12-20:08:00:30 ES768099
3 DS-111                <NA> ES768100
>