用于操作列表的自定义函数在单独工作时不能在 mutate 中工作

Question

我有一个数据框，其中一列是击键列表。然后我创建了一个自定义函数来将击键列表转换为最终单词。作为一个具体的例子，我从这个数据开始：

dat <- data.frame(word=c(1,1,2,2,2,2),
                  key=c("a","b","a","b","Backspace","c"))

然后我调用下面的命令来创建一个包含击键列表的列（重复是有意的，因为我需要保留每个单独的击键）：

dat <- dat %>% 
  group_by(word) %>% 
  mutate(key_list = I(list(key))) %>% 
  ungroup()

这将创建一个数据框，其中前 2 行 key_list = a,b，后 4 行 a,b,Backspace,c。这是意料之中的事情。

然后我想将 key_list 连接成一个字符串。但是，我在下面创建了自定义函数，因为在遍历列表时，如果遇到“Backspace”，我需要删除最后一次击键。因此，函数看起来像：

library(tidyverse)

word_list_to_final_str <- function(word_list) {
  final_list = c()
  for (i in word_list) {
    if (tolower(i) %in% c(letters)) {
      final_list <- c(final_list, tolower(i))
    }
    else if (i == 'Backspace') {
      final_list <- head(final_list, -1)
    }
  }
  final_str <- str_c(final_list,collapse="")
  return(final_str)
}

当我运行这个函数孤立的时候，它returns正确的结果：

19:13:11> word_list_to_final_str(c("a","b","Backspace","c"))
[1] "ac"

但是，当我运行 mutate() 中的函数时，我得到一个包含所有“abababbackspacecabbackspacecabbackspacecabbackspacec”的附加列。

dat <- dat %>% 
  mutate(final_word = word_list_to_final_str(key_list))

显然某处函数没有清除列表，但我不明白在哪里。如何更改功能？

Answer 1

由于您有一个列表列，因此您需要映射该列表。您可以使用 purrr 使这变得非常简单

dat %>% 
  group_by(word) %>% 
  mutate(key_list = I(list(key))) %>% 
  mutate(final_word = purrr:::map_chr(key_list, word_list_to_final_str))

一个更“整洁”的方法是同时使用 tidyr::nest

dat %>% 
  tidyr::nest(key_list = c(key)) %>% 
  mutate(final_word = purrr::map_chr(key_list, ~word_list_to_final_str(.x$key)))

Answer 2

如果不编写函数，您可以这样做：

dat %>%
  group_by(word)%>%
  mutate(final_word = str_remove(str_c(key, collapse = ''), ".Backspace"))

# A tibble: 6 x 3
# Groups:   word [2]
   word key       final_word
  <dbl> <chr>     <chr>     
1     1 a         ab        
2     1 b         ab        
3     2 a         ac        
4     2 b         ac        
5     2 Backspace ac        
6     2 c         ac

用于操作列表的自定义函数在单独工作时不能在 mutate 中工作

Custom function to manipulate list not working in mutate when it does work in isolation

string

r

function

dplyr

tidyverse