r - 在 dplyr 链中进行有条件过滤的正确方法

Question

library(tidyverse)
set.seed(041019)

我已经定义了一个简单的函数，它将 2 列加在一起，例如在这个例子中：

# data    
dat <- data.frame("x" = sample(1:100, 10), "y" = sample(1:100, 10))

# define function
addXY <- function(dat) {
 datOut <- dat %>%
 mutate(z = x + y)
 return(datOut)
}

addXY(dat)

    x  y   z
1  80 30 110
2  28 16  44
3  11 61  72
4  37 24  61
5  29 44  73
6  62 33  95
7  94 50 144
8  59 59 118
9  88 39 127
10 65 78 143

假设我想向这个函数添加一个二进制参数，并使用它在 dplyr 链中进行有条件的过滤。我将如何正确地做到这一点。我试过这个但它不起作用：

addXY <- function(dat, aboveFifty = TRUE) {
  datOut -> dat %>%
    if (!aboveFifty) {filter(x < 50)} else {filter(x <= 100)} %>%
    mutate(z = x + y)
    return(datOut)
}
addXY(dat, aboveFifty = FALSE)

失败并显示错误消息：

Error in if (.) !aboveFifty else { : 
  argument is not interpretable as logical
In addition: Warning message:
In if (.) !aboveFifty else { :
  the condition has length > 1 and only the first element will be used

看起来它正在尝试过滤参数而不是数据，这显然不是我想要的。

Answer 1

您可以if在您的filter:

addXY <- function(x, aboveFifty = T) x %>%
  filter(if (aboveFifty) x < 50 else x < 100) %>%
  mutate(z = x + y)

addXY(dat)

   x  y  z
1 28 16 44
2 11 61 72
3 37 24 61
4 29 44 73