基于tidy evaluation实现支持任意运算符的R多条件灵活过滤函数

我们只需要在原有实现的基础上，将运算符也作为可注入的表达式元素参与quosure构造即可，核心利用了R中运算符本质为函数的特性，将字符串形式的运算符转为符号后解引用调用即可。

完整实现代码 #

library(tidyverse)
library(gapminder)

my_filter <- function(df, cols, ops, vals){    
  # 构造单组过滤条件的quosure
  build_filter <- function(col, op, val) {
    quo(!!sym(op)(!!sym(col), {{val}}))
  }
  # 遍历参数列表生成所有过滤条件
  filter_exprs <- pmap(list(cols, ops, vals), build_filter)
  # 解包条件传入filter执行过滤
  filter(df, !!!filter_exprs)
}

调用测试 #

cols <- list("country", "year")
ops <- list("%in%", ">=")
vals = list(c("Albania", "France"), 2007)
gapminder %>% my_filter(cols, ops, vals) 

上述代码会返回gapminder数据集中，国家为阿尔巴尼亚/法国、年份≥2007的所有行，完全符合预期调用需求。

补充说明 #

• 三个输入列表cols、ops、vals的长度必须完全相等，每个位置的三个元素对应一组过滤条件
• 支持所有R中合法的比较运算符，包括==、!=、>、<、>=、<=、%in%等
• 该实现完全适配Shiny开发场景，前端用户选择的变量、运算符、输入值可直接转为三个列表传入函数，即可完成动态过滤需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Till