This functions finds variables in a data frame, which variable names or variable (and value) label attribute match a specific pattern. Regular expression for the pattern is supported.
find_var(
data,
pattern,
ignore.case = TRUE,
search = c("name_label", "name_value", "label_value", "name", "label", "value",
"all"),
out = c("table", "df", "index"),
fuzzy = FALSE,
regex = FALSE
)
find_in_data(
data,
pattern,
ignore.case = TRUE,
search = c("name_label", "name_value", "label_value", "name", "label", "value",
"all"),
out = c("table", "df", "index"),
fuzzy = FALSE,
regex = FALSE
)A data frame.
Character string to be matched in data. May also be a
character vector of length > 1 (see 'Examples'). pattern is
searched for in column names and variable label attributes of
data (see get_label). pattern
might also be a regular-expression object, as returned by stringr::regex().
Alternatively, use regex = TRUE to treat pattern as a regular
expression rather than a fixed string.
Logical, whether matching should be case sensitive or not.
ignore.case is ignored when pattern is no regular expression or
regex = FALSE.
Character string, indicating where pattern is sought.
Use one of following options:
"name_label"The default, searches for pattern in
variable names and variable labels.
"name_value"Searches for pattern in
variable names and value labels.
"label_value"Searches for pattern in
variable and value labels.
"name"Searches for pattern in
variable names.
"label"Searches for pattern in
variable labels
"value"Searches for pattern in
value labels.
"all"Searches for pattern in
variable names, variable and value labels.
Output (return) format of the search results. May be abbreviated and must be one of:
"table"A tabular overview (as data frame) with column indices, variable names and labels of matching variables.
"df"A data frame with all matching variables.
"index"A named vector with column indices of all matching variables.
Logical, if TRUE, "fuzzy matching" (partial and
close distance matching) will be used to find pattern
in data if no exact match was found.
Logical, if TRUE, pattern is treated as a regular
expression rather than a fixed string.
By default (i.e. out = "table", returns a data frame with three
columns: column number, variable name and variable label. If
out = "index", returns a named vector with column indices
of matching variables (variable names are used as names-attribute);
if out = "df", returns the matching variables as data frame
This function searches for pattern in data's column names
and - for labelled data - in all variable and value labels of data's
variables (see get_label for details on variable labels and
labelled data). Regular expressions are supported as well, by simply using
pattern = stringr::regex(...) or regex = TRUE.
data(efc)
# find variables with "cop" in variable name
find_var(efc, "cop")
#> col.nr var.name
#> 1 6 c82cop1
#> 2 7 c83cop2
#> 3 8 c84cop3
#> 4 9 c85cop4
#> 5 10 c86cop5
#> 6 11 c87cop6
#> 7 12 c88cop7
#> 8 13 c89cop8
#> 9 14 c90cop9
#> var.label
#> 1 do you feel you cope well as caregiver?
#> 2 do you find caregiving too demanding?
#> 3 does caregiving cause difficulties in your relationship with your friends?
#> 4 does caregiving have negative effect on your physical health?
#> 5 does caregiving cause difficulties in your relationship with your family?
#> 6 does caregiving cause financial difficulties?
#> 7 do you feel trapped in your role as caregiver?
#> 8 do you feel supported by friends/neighbours?
#> 9 do you feel caregiving worthwhile?
# return data frame with matching variables
find_var(efc, "cop", out = "df")
#> c82cop1 c83cop2 c84cop3 c85cop4 c86cop5 c87cop6 c88cop7 c89cop8 c90cop9
#> 1 3 2 2 2 1 1 2 3 3
#> 2 3 3 3 3 4 1 3 2 2
#> 3 2 2 1 4 1 1 1 4 3
#> 4 4 1 3 1 1 1 1 2 4
#> 5 3 2 1 2 2 2 1 4 4
#> 6 2 2 3 3 3 2 2 1 1
#> 7 4 2 4 1 1 2 4 1 4
#> 8 3 2 2 1 1 1 2 3 3
#> 9 3 2 3 2 2 1 3 1 3
#> 10 3 2 1 2 1 1 1 1 3
#> 11 3 4 4 4 4 4 4 1 1
#> 12 3 3 3 1 3 1 4 3 1
#> 13 3 2 2 2 2 1 2 4 4
#> 14 3 2 4 4 1 1 2 4 4
#> 15 2 3 3 3 2 2 1 1 1
#> 16 4 2 1 3 3 1 2 1 3
#> 17 3 2 1 2 1 1 2 4 4
#> 18 4 2 1 2 1 1 2 3 3
#> 19 3 2 1 2 2 1 3 1 4
#> 20 3 2 4 2 1 3 3 2 2
#> 21 3 2 3 2 1 1 1 1 3
#> 22 4 1 2 1 1 1 1 2 2
#> 23 3 1 1 1 1 1 1 2 4
#> 24 3 2 2 4 1 1 2 3 4
#> 25 3 2 1 2 1 1 2 3 3
#> 26 2 3 4 4 3 1 4 1 4
#> 27 2 3 3 NA 1 1 4 2 2
#> 28 2 2 2 2 1 1 1 3 2
#> 29 3 2 2 2 4 1 2 2 1
#> 30 2 2 1 2 1 1 1 2 4
#> 31 3 2 4 4 4 4 4 1 3
#> 32 3 1 3 1 1 1 1 1 4
#> 33 3 2 2 3 1 1 3 1 1
#> 34 2 2 4 4 2 1 4 2 3
#> 35 3 2 1 2 1 1 1 3 4
#> 36 3 2 1 2 1 1 1 4 4
#> 37 3 4 3 2 1 1 4 1 1
#> 38 3 1 1 2 1 1 1 4 4
#> 39 3 2 3 4 1 3 2 1 4
#> 40 2 3 2 3 2 1 2 3 3
#> 41 4 3 2 2 3 1 4 1 3
#> 42 4 2 1 3 1 3 2 1 4
#> 43 3 2 3 3 1 2 1 3 3
#> 44 3 3 2 3 2 1 3 1 2
#> 45 3 4 2 2 2 2 4 2 2
#> 46 2 3 1 3 1 2 4 3 1
#> 47 3 2 3 3 1 4 2 1 2
#> 48 3 3 2 3 1 1 2 3 3
#> 49 3 2 3 3 1 1 3 2 4
#> 50 2 4 4 3 1 1 3 2 1
#> 51 3 3 4 2 1 2 3 1 4
#> 52 4 2 2 1 1 1 1 3 NA
#> 53 2 2 4 2 1 1 2 1 1
#> 54 3 2 3 2 2 1 2 2 2
#> 55 4 2 1 2 1 1 1 3 3
#> 56 4 2 2 2 1 2 1 1 4
#> 57 NA 3 4 4 3 3 4 1 4
#> 58 3 3 2 NA 3 3 3 4 2
#> 59 2 2 1 2 3 1 4 3 3
#> 60 2 4 4 4 1 3 4 1 2
#> 61 4 2 4 2 2 1 1 1 3
#> 62 3 2 4 3 1 2 1 3 4
#> 63 3 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 64 2 2 2 3 1 4 4 2 4
#> 65 3 2 2 1 1 1 2 3 NA
#> 66 3 2 2 2 1 1 4 1 4
#> 67 2 3 1 1 1 1 4 3 1
#> 68 3 2 1 1 1 2 2 3 4
#> 69 3 3 1 4 1 1 1 1 4
#> 70 2 3 4 2 1 1 3 1 4
#> 71 4 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 72 3 2 2 3 3 1 2 2 3
#> 73 3 2 1 2 1 2 1 3 4
#> 74 2 3 2 4 1 1 4 2 1
#> 75 3 2 2 1 2 1 1 4 4
#> 76 3 2 1 2 1 1 1 1 3
#> 77 2 4 4 4 1 1 4 4 1
#> 78 3 2 1 1 1 1 2 2 3
#> 79 2 3 1 1 1 1 3 2 2
#> 80 3 2 2 2 1 2 3 2 2
#> 81 4 1 1 1 1 1 1 1 4
#> 82 4 2 1 2 1 3 1 3 3
#> 83 3 2 1 4 1 1 1 2 4
#> 84 3 3 2 4 2 1 2 3 3
#> 85 3 2 3 1 1 1 1 1 4
#> 86 3 2 1 4 2 2 2 1 4
#> 87 3 2 1 2 3 3 2 1 2
#> 88 3 3 2 2 1 1 3 3 3
#> 89 3 3 3 4 4 3 4 3 1
#> 90 3 3 2 1 1 1 1 3 3
#> 91 3 1 1 3 1 1 1 2 4
#> 92 3 2 2 1 1 1 2 3 4
#> 93 3 2 1 3 1 1 2 2 2
#> 94 3 3 1 2 1 1 1 1 3
#> 95 3 2 1 2 1 1 2 4 4
#> 96 3 2 1 2 2 1 2 1 4
#> 97 3 2 2 2 1 1 2 3 NA
#> 98 3 2 1 2 1 1 1 3 3
#> 99 3 2 2 2 1 1 2 3 3
#> 100 3 3 4 2 2 2 3 2 2
#> 101 3 2 3 3 1 1 1 1 2
#> 102 3 2 2 2 1 1 2 2 2
#> 103 4 2 1 2 1 1 1 1 4
#> 104 3 2 1 2 1 1 1 4 2
#> 105 3 2 2 2 2 1 2 2 3
#> 106 3 2 2 2 3 1 2 4 3
#> 107 4 2 1 1 1 1 2 4 4
#> 108 4 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 109 3 2 1 2 1 1 4 2 2
#> 110 3 2 2 2 2 1 2 3 3
#> 111 3 2 1 2 1 2 2 2 4
#> 112 3 2 2 1 2 1 2 2 1
#> 113 3 3 3 2 1 2 4 1 2
#> 114 4 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 115 3 2 2 2 1 2 2 3 3
#> 116 3 2 2 3 2 1 2 1 3
#> 117 3 2 2 1 1 1 2 1 3
#> 118 3 3 3 2 1 2 2 2 3
#> 119 4 2 4 2 1 1 3 1 3
#> 120 3 2 1 4 1 1 2 1 1
#> 121 4 1 1 1 1 2 1 3 4
#> 122 3 3 4 2 1 1 3 1 NA
#> 123 3 3 4 1 1 2 3 2 NA
#> 124 3 4 4 4 1 1 4 1 2
#> 125 2 2 2 2 1 1 4 4 4
#> 126 3 2 1 3 1 1 4 3 3
#> 127 4 1 1 1 1 1 2 2 NA
#> 128 3 2 1 3 2 1 2 1 NA
#> 129 3 1 1 1 2 1 1 1 4
#> 130 4 1 2 2 1 3 4 1 4
#> 131 2 2 3 3 1 2 3 2 2
#> 132 3 2 1 1 1 1 1 4 4
#> 133 3 2 1 4 1 1 2 2 2
#> 134 1 2 3 2 1 NA 4 1 NA
#> 135 4 2 2 2 2 1 3 1 2
#> 136 3 2 2 1 2 1 2 1 3
#> 137 3 4 3 2 2 1 4 1 1
#> 138 4 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 139 4 1 2 2 1 2 1 3 4
#> 140 3 2 1 3 1 1 2 3 3
#> 141 3 2 2 3 3 3 4 2 2
#> 142 3 2 1 2 2 1 2 1 3
#> 143 2 3 2 2 2 1 2 1 2
#> 144 4 2 1 NA 1 1 1 4 NA
#> 145 3 2 2 2 2 1 2 2 4
#> 146 3 2 2 1 1 1 2 2 4
#> 147 4 2 1 NA 2 1 2 3 1
#> 148 3 2 2 2 1 1 2 1 3
#> 149 3 2 1 2 1 1 2 3 3
#> 150 3 2 2 1 2 2 3 2 3
#> 151 4 2 1 2 1 1 3 1 4
#> 152 4 2 2 3 1 1 2 1 3
#> 153 3 1 1 1 2 1 1 1 3
#> 154 4 2 3 1 1 1 2 3 3
#> 155 4 2 1 2 1 2 2 3 4
#> 156 3 1 2 1 1 1 2 2 2
#> 157 2 1 1 2 1 1 2 3 4
#> 158 4 4 1 4 1 1 2 4 4
#> 159 3 2 2 2 1 1 2 1 3
#> 160 3 2 1 2 1 1 2 3 3
#> 161 3 2 1 1 2 2 3 1 3
#> 162 3 2 4 2 1 1 3 2 4
#> 163 1 3 1 4 2 1 3 1 1
#> 164 3 2 1 2 1 1 2 NA 3
#> 165 3 2 1 2 1 1 2 3 4
#> 166 4 3 2 3 1 1 3 3 4
#> 167 4 4 1 1 2 1 NA 1 NA
#> 168 3 2 1 3 1 1 4 1 NA
#> 169 2 3 1 2 1 1 2 3 1
#> 170 3 2 1 1 1 1 2 4 NA
#> 171 3 2 1 1 1 1 2 4 4
#> 172 4 2 3 1 1 1 2 1 2
#> 173 3 2 1 1 1 1 1 4 4
#> 174 4 2 2 1 1 1 1 2 4
#> 175 4 1 2 2 1 1 2 1 4
#> 176 3 2 1 2 1 1 1 1 3
#> 177 2 2 1 2 1 1 2 1 1
#> 178 3 2 2 2 1 1 3 1 2
#> 179 4 1 1 1 1 1 1 1 2
#> 180 4 2 1 2 1 1 1 1 4
#> 181 4 2 2 3 1 1 1 1 4
#> 182 3 2 2 2 1 1 2 1 3
#> 183 3 2 3 2 1 1 4 1 1
#> 184 3 2 1 1 1 1 2 4 3
#> 185 3 2 2 3 2 1 3 2 NA
#> 186 3 3 1 2 1 1 3 3 3
#> 187 4 3 3 4 1 4 NA 2 4
#> 188 2 3 3 4 2 1 3 2 3
#> 189 3 1 1 1 1 1 1 1 3
#> 190 3 2 2 2 1 1 2 3 3
#> 191 3 3 3 3 1 2 3 3 3
#> 192 3 4 1 2 1 1 3 4 4
#> 193 3 2 1 1 2 1 1 1 2
#> 194 3 2 1 2 1 2 2 2 3
#> 195 3 2 1 1 1 1 1 4 4
#> 196 3 1 1 1 1 1 1 4 4
#> 197 3 2 2 2 1 1 4 3 3
#> 198 3 3 1 2 1 1 2 1 3
#> 199 3 2 2 2 2 1 2 4 1
#> 200 3 1 1 1 2 1 1 1 3
#> 201 4 1 1 1 1 1 1 2 4
#> 202 2 3 4 4 2 1 3 1 1
#> 203 4 1 1 1 1 1 1 3 4
#> 204 2 3 2 2 1 1 3 2 1
#> 205 4 1 1 1 1 1 1 1 3
#> 206 3 3 1 1 1 1 1 1 3
#> 207 3 2 1 2 2 3 2 2 4
#> 208 4 2 2 2 1 1 2 1 4
#> 209 3 2 3 2 1 1 1 4 4
#> 210 3 2 1 2 1 1 2 1 2
#> 211 3 2 2 2 2 1 1 1 3
#> 212 2 3 2 4 2 2 2 1 3
#> 213 3 1 2 1 1 1 1 1 3
#> 214 2 2 1 2 1 1 3 2 1
#> 215 4 1 4 1 2 2 4 2 3
#> 216 3 1 1 1 1 1 2 4 4
#> 217 4 2 2 2 2 1 2 2 4
#> 218 3 2 1 2 1 4 2 1 1
#> 219 4 2 2 1 2 1 1 2 4
#> 220 4 1 1 1 2 1 1 4 4
#> 221 3 2 1 1 2 1 3 3 1
#> 222 3 3 3 4 4 3 4 3 3
#> 223 3 2 1 1 2 1 2 3 2
#> 224 3 2 1 2 1 1 2 3 3
#> 225 3 4 1 1 1 1 4 1 3
#> 226 3 2 1 1 1 1 1 1 3
#> 227 3 3 1 1 1 1 3 1 4
#> 228 2 4 2 4 2 1 4 1 2
#> 229 3 1 2 2 2 1 2 3 3
#> 230 3 4 1 2 1 1 3 3 4
#> 231 3 3 3 1 3 1 2 2 4
#> 232 3 4 4 1 3 2 3 4 4
#> 233 4 2 1 2 1 1 1 2 4
#> 234 3 3 1 1 2 1 2 1 3
#> 235 2 2 1 2 1 1 3 1 4
#> 236 3 2 2 1 2 1 2 1 3
#> 237 4 2 2 1 1 1 2 1 3
#> 238 3 2 1 1 1 1 2 2 3
#> 239 4 2 1 1 2 1 1 3 3
#> 240 3 2 1 2 1 1 1 4 4
#> 241 3 1 2 1 1 1 1 4 3
#> 242 3 2 1 2 1 1 1 3 4
#> 243 3 2 2 2 2 1 1 3 2
#> 244 3 2 1 1 1 1 2 3 3
#> 245 3 2 1 1 1 1 2 3 3
#> 246 3 2 1 2 2 1 2 2 4
#> 247 3 1 1 1 1 1 1 2 3
#> 248 3 2 1 1 1 2 1 2 2
#> 249 3 2 1 1 1 2 2 1 3
#> 250 3 2 1 1 2 1 2 2 3
#> 251 3 2 1 2 1 1 3 2 2
#> 252 3 2 2 2 1 1 2 3 2
#> 253 3 2 1 3 1 2 2 2 4
#> 254 3 1 3 2 2 1 2 2 3
#> 255 3 2 2 2 2 1 1 1 2
#> 256 2 3 3 2 3 1 4 1 2
#> 257 3 2 1 2 2 1 2 3 3
#> 258 3 4 1 2 1 1 4 4 2
#> 259 3 2 3 1 2 1 1 4 3
#> 260 3 2 2 2 4 3 1 1 2
#> 261 2 2 1 1 1 1 1 1 4
#> 262 3 2 4 2 1 1 1 1 4
#> 263 3 2 2 1 1 1 2 1 1
#> 264 3 3 2 1 1 1 1 1 2
#> 265 4 1 2 1 1 1 1 3 4
#> 266 3 1 1 2 1 2 2 2 3
#> 267 3 2 4 3 3 2 2 3 1
#> 268 3 4 2 1 1 1 4 1 1
#> 269 3 2 1 1 1 1 2 1 3
#> 270 2 4 3 2 1 2 4 1 2
#> 271 3 1 1 1 1 1 2 2 2
#> 272 3 1 2 1 1 1 2 3 2
#> 273 3 2 2 1 1 1 1 3 2
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#> 903 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
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#> 905 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> 906 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> 907 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
#> 908 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# or return column numbers
find_var(efc, "cop", out = "index")
#> c82cop1 c83cop2 c84cop3 c85cop4 c86cop5 c87cop6 c88cop7 c89cop8 c90cop9
#> 6 7 8 9 10 11 12 13 14
# find variables with "dependency" in names and variable labels
library(sjlabelled)
find_var(efc, "dependency")
#> col.nr var.name var.label
#> 1 5 e42dep elder's dependency
get_label(efc$e42dep)
#> [1] "elder's dependency"
# find variables with "level" in names and value labels
res <- find_var(efc, "level", search = "name_value", out = "df")
res
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