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
)

Arguments

data

A data frame.

pattern

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.

ignore.case

Logical, whether matching should be case sensitive or not. ignore.case is ignored when pattern is no regular expression or regex = FALSE.

search

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.

out

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.

fuzzy

Logical, if TRUE, "fuzzy matching" (partial and close distance matching) will be used to find pattern in data if no exact match was found.

regex

Logical, if TRUE, pattern is treated as a regular expression rather than a fixed string.

Value

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

Details

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.

Examples

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 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get_label(efc$e42dep)
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