在mutate中使用purrr :: pmap创建列表列 [英] Using purrr::pmap within mutate to create list-column

问题描述

我了解如何使用map遍历df中的参数并创建新的列表列。

I understand how to use map to iterate over arguments in a df and create a new list column.

例如

params <- expand.grid(param_a = c(2, 4, 6)
                  ,param_b = c(3, 6, 9)
                  ,param_c = c(50, 100)
                  ,param_d = c(1, 0)
                  )

df.preprocessed <- dplyr::as.tbl(params) %>%
  dplyr::mutate(test_var = purrr::map(param_a, function(x){
      rep(5, x)
      }
    ))

但是，如果我想指定更多的内容，如何在pmap中使用类似的语法2个参数？

However, how do I use the analogous syntax with pmap in the event that I want to specify more than 2 parameters?

df.preprocessed <- dplyr::as.tbl(params) %>%
  dplyr::mutate(test_var = purrr::pmap(list(x = param_a
                                     ,y = param_b
                                     ,z = param_c
                                     ,u = param_d), function(x, y){
                                        rep(5,x)*y
                                     }
  )
  )

错误输出：

mutate_impl（.data，点）中的错误：
评估错误：未使用的参数（ z = .l [[c（3，i）]]，u = .l [[c（4，i）]]）。

Error in mutate_impl(.data, dots) : Evaluation error: unused arguments (z = .l[[c(3, i)]], u = .l[[c(4, i)]]).

推荐答案

使用 pmap ，第一个参数是一个列表，因此您可以直接将其传递给数据框，然后命名您函数中的参数与数据框中的列名称相同。您需要 unnest（）来解包 pmap（）：

With pmap, the first argument is a list, so you can pass it your data frame directly, and then name your arguments in your function with the same names as the columns in your data frame. You'll need unnest() to unpack the list elements returned by pmap():

df.preprocessed <- dplyr::as.tbl(params) %>%
    dplyr::mutate(test_var = purrr::pmap(., function(param_a, param_b, ...){
                                        rep(5, param_a) * param_b
                                     })) %>%
    tidyr::unnest()


> df.preprocessed
# A tibble: 144 x 5
   param_a param_b param_c param_d test_var
     <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>    <dbl>
 1       2       3      50       1       15
 2       2       3      50       1       15
 3       4       3      50       1       15
 4       4       3      50       1       15
 5       4       3      50       1       15
 6       4       3      50       1       15
 7       6       3      50       1       15
 8       6       3      50       1       15
 9       6       3      50       1       15
10       6       3      50       1       15
# ... with 134 more rows

这篇关于在mutate中使用purrr :: pmap创建列表列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！