如何用dplyr筛选列名含连字符的R data.frame？

问题 #

我有一个单列多行的模型输出矩阵，列名根据输入条件生成，格式为St1-St2，列值为0、1或-1。想要筛选出值不等于0的行，尝试用rlang注入的方式编写dplyr筛选代码，但运行时出现「找不到对象'St1-St2'」的错误，请问如何处理列名中的连字符问题？

示例代码 #

# 矩阵示例
mat1.data <- c(1,0,0,0,1,-1,-1,0,1)
m_rownames <- c("g1", "g2", "g3", "g4", "g5", "g6", "g7", "g8", "g9")
mat1 <- matrix(mat1.data, nrow=9,ncol=1,byrow=TRUE)
colnames(mat1) <- "St1-St2"
rownames(mat1) <- m_rownames

mat1

# 获取列名
m_column <- colnames(mat1) 

# 尝试用rlang注入进行筛选
mat2 <- data.frame(mat1) %>% 
  dplyr::filter(!!as.symbol(m_column) != 0) %>% 
  rownames_to_column()

错误信息 #

#> Error in `dplyr::filter()`:
#> ! Problem while computing `..1 = `St1-St2` != 0`.
#> Caused by error in `mask$eval_all_filter()`:
#> ! object 'St1-St2' not found
#> Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

解决方案 #

错误根源是as.symbol()会把带连字符的列名解析成St1 - St2（即两个对象相减的表达式），而非完整的列名。以下是几种可行的解决方法：

方法1：使用.data代词（推荐） #

dplyr提供的.data代词可直接引用动态列名，代码简洁且不易出错：

mat2 <- data.frame(mat1) %>% 
  dplyr::filter(.data[[m_column]] != 0) %>% 
  rownames_to_column()

方法2：用rlang::parse_expr()包裹反引号 #

若坚持使用rlang注入，可将列名用反引号包裹后解析为表达式，让R识别为完整列名：

mat2 <- data.frame(mat1) %>% 
  dplyr::filter(!!rlang::parse_expr(paste0("`", m_column, "`")) != 0) %>% 
  rownames_to_column()

方法3：使用across()函数 #

利用across()指定目标列完成筛选，同样支持带特殊字符的列名：

mat2 <- data.frame(mat1) %>% 
  dplyr::filter(across(all_of(m_column), ~ .x != 0)) %>% 
  rownames_to_column()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alexandr Romanko