在mutate中使用purrr :: pmap创建list-column

Question

我理解如何使用map迭代df中的参数并创建一个新的列表列.

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2个以上的参数,如何在pmap中使用类似的语法？

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,dots)出错:评估错误:未使用的参数(z = .l [[c(3,i)]],u = .l [[c(4,i)]]).

Answer 1

使用时pmap,第一个参数是一个列表,因此您可以直接将数据框传递给它,然后在函数中使用与数据框中列相同的名称命名参数.您需要unnest()解压缩返回的列表元素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

Answer 2

直接使用rowwise和mutate不使用如何map：

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