在 mutate 中使用 map 迭代两个数据帧

Question

我想计算以下等式：

使用 dplyr 并生成包含一列 x 值、一列 y 值和一列高度值的数据框。

我觉得以下应该可行：

library(tidyverse)

# create dataframe for xi, yi and hi in equation.
peaks <- tibble(xp = c(0.25, 0.75),
                yp = c(0.25, 0.75),
                zp = c(1000000000000, 1000000000000))

# create dataframe with x and y values equally distributed across a grid
breaks <- 20
n <- (0:breaks)/breaks
expand_grid(x = n, y = n) %>%
  mutate(height = sum(pmap_dbl(tibble(peaks, x = x, y = y), function(xp, yp, zp, x, y){
    zp^(-1*((x - xp)^2 + (y - yp)^2))
  })))

# Error: Problem with `mutate()` input `height`.
# x Tibble columns must have compatible sizes.
# * Size 2: Existing data.
# * Size 441: Column `x`.
# i Only values of size one are recycled.
# i Input `height` is `sum(...)`.
# Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

所以似乎正在发生的事情是，整个 x 和 y 列被添加到峰 df，而我想要的是第一行的 x 和 y 被添加到峰 df，然后是函数计算。然后添加第二行的x和y，依此类推。

我已经尝试 lapply 并尝试进行整洁的评估，但一直无法想出有效的方法。任何想法将不胜感激。

Answer 1

不要在map函数中传递peaks，sum也应该在map函数中。尝试：

library(tidyverse)

expand_grid(x = n, y = n) %>%
  mutate(height = map2_dbl(x, y, ~{
    sum(with(peaks, zp^(-1*((.x - xp)^2 + (.y - yp)^2))))
  }))

#       x     y height
#   <dbl> <dbl>  <dbl>
# 1     0  0     0.825
# 2     0  0.05  0.878
# 3     0  0.1   0.926
# 4     0  0.15  0.966
# 5     0  0.2   0.997
# 6     0  0.25  1.02 
# 7     0  0.3   1.03 
# 8     0  0.35  1.04 
# 9     0  0.4   1.03 
#10     0  0.45  1.01 
# … with 431 more rows

在 mutate 中使用 map 迭代两个数据帧

using map within mutate to iterate over two dataframes

r

dplyr

purrr