根据功能创建数据框列

Question

我想将 map 函数与 tidyverse 一起使用，以根据来自原始数据的一些（但不是全部）列的参数创建一列数据框 frame/tibble.

我希望能够使用 map 函数，这样我就可以将其替换为 future_map 以利用并行计算。

除此解决方案 not 使用 map 外，此解决方案产生正确的最终结果（另请参阅此问答：):

library(tidyverse)
library(purrr)

df <- data.frame(a= c(1,2,3), b=c(2,3,4), c=c(6,5,8))

fun <- function(q,y) {
    r <- data.frame(col1 = c(q+y, q, q, y), col2 = c(q,q,q,y))
    r
}

result1 <- df %>% rowwise(a) %>% mutate(list1 = list(fun(a, b)))

> result1
# A tibble: 3 × 4
# Rowwise:  a
      a     b     c list1       
  <dbl> <dbl> <dbl> <list>      
1     1     2     6 <df [4 × 2]>
2     2     3     5 <df [4 × 2]>
3     3     4     8 <df [4 × 2]>

我怎样才能用 map 来代替呢？以下是三个错误的尝试：

错误尝试 1：

wrong1 <- df %>% mutate(list1 = map(list(a,b), fun))

错误尝试 2：

wrong2 <- df %>% mutate(list1 = map(c(a,b), fun))

错误尝试 2：

wrong3 <- df %>% mutate(list1 = list(map(list(a,b), fun)))

我得到的错误是 x argument "y" is missing, with no default。而且我不确定如何将多个参数传递给这种情况。

我想要一个具有多个参数的解决方案，但如果这不可能，让我们转到一个具有一个参数的函数。

fun_one_arg <- function(q) {
    r <- data.frame(col1 = c(q, q, q, q+q), col2 = c(3*q,q,q,q/2))
    r
}

wrong4 <- df %>% mutate(list1 = map(a, fun_one_arg))
wrong5 <- df %>% mutate(list1 = list(map(a, fun_one_arg)))

这些运行，但是第四列不是数据框，正如我所期望的那样。

Answer 1

我们可以使用map2因为有两个参数

library(dplyr)
df %>%
    mutate(list1 = map2(a, b, fun)) %>%
    as_tibble
# A tibble: 3 x 4
      a     b     c list1       
  <dbl> <dbl> <dbl> <list>      
1     1     2     6 <df [4 × 2]>
2     2     3     5 <df [4 × 2]>
3     3     4     8 <df [4 × 2]>

或者另一个选项是 pmap，它也可以包含 2 列以上。 ..1、..2表示顺序相同的列

df %>%
    mutate(list1 = pmap(across(c(a, b)), ~ fun(..1, ..2))) %>%
    as_tibble

根据功能创建数据框列

Create column of data frames based on function

r

purrr

tidyverse