如何使用 purrr 将函数应用于成对的列？

Question

我有以下由 dplyr 连接产生的数据框：

data_frame(id=1:4, a.x = c(1, NA, 3, 4), a.y = c(1, 2, 3, 4), b.x = c(NA, NA, 3, NA), b.y = c(2, 2, NA, 4)) 
# A tibble: 4 x 5
     id   a.x   a.y   b.x   b.y
  <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     1    NA     2
2     2    NA     2    NA     2
3     3     3     3     3    NA
4     4     4     4    NA     4

我想用 .y 结尾的列中的值替换以 .x 结尾的列中的所有 NA。最终，我想实现这个：

# A tibble: 4 x 5
     id   a.x   a.y   b.x   b.y
  <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     1     2     2
2     2     2     2     2     2
3     3     3     3     3    NA
4     4     4     4     4     4

我用 purrr 试过这样的东西：

data_frame(id=1:4, a.x = c(1, NA, 3, 4), a.y = c(1, 2, 3, 4), b.x = c(NA, NA, 3, NA), b.y = c(2, 2, NA, 4)) %>%
  map2_dfr(.x = ends_with('.y'), .y = ends_with('.x'), ~ case_when(is.na(.x) ~ .y,
                                                                   TRUE ~ .x))

这是错误的。文档让我有点困惑，我认为这里的问题是 .x 需要一个向量，但是我怎样才能传递列列表？

Answer 1

一个tidyr解决方案。我们可以 gather 列，separate .，arrange 列，fill 向上的值，unite 列，最后 spread 将数据框改成原来的结构。

library(tidyverse)

dat2 <- dat %>%
  gather(Column, Value, -id) %>%
  separate(Column, into = c("Col1", "Col2")) %>%
  arrange(id, Col1, Col2) %>%
  group_by(id, Col1) %>%
  fill(Value, .direction = "up") %>%
  unite(Column, Col1, Col2, sep = ".") %>%
  spread(Column, Value) %>%
  ungroup()
dat2
## A tibble: 4 x 5
#      id   a.x   a.y   b.x   b.y
# * <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1  1.00  1.00  2.00  2.00
# 2     2  2.00  2.00  2.00  2.00
# 3     3  3.00  3.00  3.00 NA   
# 4     4  4.00  4.00  4.00  4.00

或者如果数据框中列的顺序很好，我们可以使用 data.table 包中的 transpose 函数，但要注意列类型可能会在处理后发生变化.

dat2 <- dat %>%
  data.table::transpose() %>%
  fill(everything(), .direction = 'up') %>%
  data.table::transpose() %>%
  setNames(names(dat))
dat2
#   id a.x a.y b.x b.y
# 1  1   1   1   2   2
# 2  2   2   2   2   2
# 3  3   3   3   3  NA
# 4  4   4   4   4   4

或者使用purrr的解决方案先创建列名为ends_with"x"和"y"的子集，然后替换以[=36结尾的原始列=].

dat_x <- dat %>% select(ends_with("x"))
dat_y <- dat %>% select(ends_with("y"))

dat[, grepl("x$", names(dat))] <- map2(dat_x, dat_y, ~ifelse(is.na(.x), .y, .x)) 
dat
# # A tibble: 4 x 5
#      id   a.x   a.y   b.x   b.y
#   <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1  1.00  1.00  2.00  2.00
# 2     2  2.00  2.00  2.00  2.00
# 3     3  3.00  3.00  3.00 NA   
# 4     4  4.00  4.00  4.00  4.00

数据

dat <- data_frame(id=1:4, a.x = c(1, NA, 3, 4), a.y = c(1, 2, 3, 4), b.x = c(NA, NA, 3, NA), b.y = c(2, 2, NA, 4))

如何使用 purrr 将函数应用于成对的列？

How to apply function to pairs of columns with purrr?

r

purrr