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r - dplyr::pull 与 purrr::pluck 和 magrittr::extract2 的区别是什么？

问题描述

过去，当使用数据框并希望将单列作为向量时，我会这样使用magrittr::extract2()：

mtcars %>%
  mutate(wt_to_hp = wt/hp) %>%
  extract2('wt_to_hp')

但我已经看到了，dplyr::pull()并且purrr::pluck()也存在做同样的工作：从数据框中返回单个向量，与[[.

假设我总是为我从事的任何项目加载所有 3 个库，那么这 3 个函数中的每一个的优点和用例是什么？或者更具体地说，它们之间的区别是什么？

标签： rtidyverse

解决方案

当你“应该”使用一个函数时，真的是个人喜好问题。哪个功能最清楚地表达了您的意图。它们之间存在差异。例如，pluck当您想要进行多次提取时效果更好。从帮助文件：

 accessor(x[[1]])$foo 
 # is the same as
 pluck(x, 1, accessor, "foo")

因此，虽然它可用于仅提取一列，但当您具有更深的嵌套结构或想要使用访问器函数进行组合时，它会很有用。

该pull函数旨在与dplyr函数的结果融为一体。它可以使用包中其他函数的任何方式来获取列的名称。例如，它将与!!风格扩展一起使用，而sayextract2则不会。

irispull <- function(x) {
  iris %>% pull(!!enquo(x))
}
irispull(Sepal.Length)

并且extract2只不过是基本函数的“更易读”的包装器[[。事实上，它被定义为.Primitive("[[")它期望列名作为字符或列索引和整数。

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