根據數字列名稱過濾非 NA

Question

我正在嘗試使用as.Date變量過濾包含數字/日期名稱的as.Date 。

例如，考慮這個小型數據庫：

dt <- data.table(
names = c("A", "B", "C"),
`2020-01-01` = c(1, NA, 2),
`2020-01-02` = c(3, 4, 5),
`2020-01-03` = c(6, 7, 8)
)

我目前正在過濾所需的日期列，如下所示：

dt1 <- dt %>% filter(!is.na(`2020-01-01`)) %>% select(names)

我的想法是創建一個meeting_date變量，這個變量應該用作我所有 R 代碼的日期參考。

meeting_date <- as.Date("2020-01-01")

但當然代碼：

dt1 <- dt %>% filter(!is.na(meeting_date)) %>% select(names)

不起作用。 原因是缺少反引號，所以沒有成功我嘗試了以下代碼：

dt1 <- dt %>% filter(!is.na(paste("`", meeting_date, "`", sep=""))) %>% select(names)
dt1 <- dt %>% filter(!is.na(noquote(paste("`", meeting_date, "`", sep="")))) %>% select(names)

有誰知道如何進行？ 謝謝！

Answer 1

你可以做：

meeting_date <- as.Date("2020-01-01")

dt %>%
 filter_at(vars(one_of(as.character(meeting_date))), ~ !is.na(.))

  names 2020-01-01 2020-01-02 2020-01-03
1     A          1          3          6
2     C          2          5          8

Answer 2

您可以使用subset + is.na如下

meeting_date <- "2020-01-01"
dtout <- subset(dt,as.vector(!is.na(dt[, ..meeting_date])))

以至於

> dtout
   names 2020-01-01 2020-01-02 2020-01-03
1:     A          1          3          6
2:     C          2          5          8

Answer 3

長數據應該更容易處理：

library(data.table)
dt <- data.table(
  names = c("A", "B", "C"),
  `2020-01-01` = c(1, NA, 2),
  `2020-01-02` = c(3, 4, 5),
  `2020-01-03` = c(6, 7, 8)
)

#Make data 'long' & change the new 'name' column to dates
# change confusing column 'name' to date while we're at it.
dt_long <- dt %>% pivot_longer(-names) %>% 
  mutate(date = lubridate::ymd(name)) %>%
  select(-name)

meeting_date <- as.Date("2020-01-01")

dt_long %>% filter(date == meeting_date & (!is.na(value)))