如何在R中使用labelled::look_for并结合purrr批量处理变量列表

我希望从数据框df中选取单个变量，得到与look_for(df, 'country')一致的查询结果，但当前自定义函数返回的是df中所有变量的结果。现有变量名存储在列表variabs中，请问能否使用purrr::map或pmap对列表中的每个变量批量获取目标结果？

示例代码 #

library(tidyverse)
library(labelled)

df <- tibble(country = c(1,2,1),
             sex = c(1,1,2))

df$country <- labelled(
  c(1, 2, 1),
  c(PT = 1, UK = 2),
  label = "Country of birth"
)

df$sex <- labelled(
  c(1, 1, 2),
  c(Male = 1, Female = 2),
  label = "Assigned sex at birth"
)

variabs <- list('country', 'sex')

# 期望的结果：仅返回country变量的信息
look_for(df, 'country')
#>  pos variable label            col_type values
#>  1   country  Country of birth dbl+lbl  [1] PT
#>                                         [2] UK

# 当前自定义函数：返回所有变量的信息，不符合预期
showAt <- function(db, v){
  at <- db %>% 
    pull(.data[[v]]) 
  return(look_for(db, at))
}

showAt(df, 'country')
#>  pos variable label                 col_type values    
#>  1   country  Country of birth      dbl+lbl  [1] PT    
#>                                              [2] UK    
#>  2   sex      Assigned sex at birth dbl+lbl  [1] Male  
#>                                              [2] Female
showAt(df, variabs[[1]])
#>  pos variable label                 col_type values    
#>  1   country  Country of birth      dbl+lbl  [1] PT    
#>                                              [2] UK    
#>  2   sex      Assigned sex at birth dbl+lbl  [1] Male  
#>                                              [2] Female
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解决方案 #

1. 修正自定义函数 #

问题出在showAt函数的逻辑：你用pull(.data[[v]])获取了变量的取值，但look_for的第二个参数需要的是变量名/标签的匹配模式，不是变量的取值。直接把变量名v传给look_for即可：

showAt <- function(db, v){
  look_for(db, v)
}

测试这个修正后的函数，showAt(df, 'country')会返回和look_for(df, 'country')完全一致的结果。

2. 用purrr::map批量处理 #

直接用map遍历variabs列表中的每个变量名，调用修正后的showAt函数：

# 批量获取每个变量的查询结果
map(variabs, ~showAt(df, .x))

运行后会得到一个列表，每个元素对应一个变量的look_for查询结果：

[[1]]
  pos variable label            col_type values
1   1 country  Country of birth dbl+lbl  [1] PT
                                         [2] UK

[[2]]
  pos variable label                 col_type values    
1   2 sex      Assigned sex at birth dbl+lbl  [1] Male  
                                              [2] Female

3. （可选）合并结果为数据框 #

如果想把所有变量的结果合并成单个数据框，可以用map_dfr：

map_dfr(variabs, ~showAt(df, .x))

输出：

pos variable label                 col_type values    
1   1 country  Country of birth      dbl+lbl  [1] PT    
2   2 sex      Assigned sex at birth dbl+lbl  [1] Male  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sbac