在 pmap() 或 pwalk() 中为 .l 提供列表参数

Question

我不清楚何时可以在 pmap() 和 pwalk() 的.l参数中明确配对参数。有时，这些 purrr 函数似乎仅在提供给它们的数据帧具有直接映射到名为 in 的函数的预期参数的名称时才起作用.f。其他时候可以将完整的数据帧提供给 pmap() 并且可以显式地对变量进行配对映射。

library(dplyr)
library(purrr)
library(tibble)

set.seed(57)

ds_mt <- 
  mtcars %>% 
  rownames_to_column("model") %>% 
  mutate(am = factor(am, labels = c("auto", "manual"))) %>% 
  select(model, mpg, wt, cyl, am) %>% 
  sample_n(3)

foo <- function(model, am, mpg){
  print(
    paste("The", model, "has a", am, "transmission and gets", mpg, "mpgs.")
  )
}

为什么这些代码块有效？

ds_mt %>% 
  select(model, am, mpg) %>% 
  pwalk(
  .l = .,
  .f = foo
)

# example with explicit pair mapping
ds_mt %>% 
  mutate(
    new_var = 
      pmap(
        .l = list(model=model, am=am, mpg=mpg),
        .f = foo
      )
  )

虽然这些代码块失败了？

ds_mt %>% 
  pwalk(
  .l = list(model, am, mpg),
  .f = foo
)

ds_mt %>% 
  pwalk(
  .l = list(model=model, am=am, mpg=mpg),
  .f = foo
)

Answer 1

您的问题与pmap()或无关pwalk()。它源于对管道和mutate()函数如何工作的一些误解。

一、管道：

除非另外用点指定，否则管道将左侧 (LHS) 作为函数右侧 (RHS) 的第一个参数传递。

所以这有效：

ds_mt %>% 
  select(model, am, mpg) %>% 
  pwalk(
    .l = .,
    .f = foo
  )

因为您的列表（= 您的数据框，因为数据框是向量列表），即管道的 LHS，用作pwalk()RHS 上的第一个参数。

在这种情况下，您实际上不需要点，您可以更简单地将其写为：

ds_mt %>% 
  select(model, am, mpg) %>% 
  pwalk(foo)

另一方面，当您尝试运行时：

ds_mt %>% 
  pwalk(
    .l = list(model, am, mpg),
    .f = foo
  )

LHS 和 RHS 之间的连接不遵循管道规则，因此 R 不知道是什么model，因为您没有任何名为model.

为了使这个表达式起作用，您可以在没有管道的情况下以这种方式编写它：

pwalk(
  .l = list(ds_mt$model, ds_mt$am, ds_mt$mpg),
  .f = foo
)

或者，如果你想使用管道，你必须用点替换管道的 LHS（因为它没有作为 RHS 上函数的第一个参数传递），这是代码工作所必需的，但在这里，由于您在嵌套函数中传递 LHS，因此您还必须将 RHS 放在大括号之间，否则 R 会将 LHS 作为 RHS 最外层函数的第一个参数传递：

ds_mt %>% {
  pwalk(
    .l = list(.$model, .$am, .$mpg),
    .f = foo
  )
}

或者，以更紧凑的风格：

ds_mt %>% {pwalk(list(.$model, .$am, .$mpg), foo)}

总之，在管道的 LHS 上有一个对象是不够的，R 将它神奇地应用于 RHS 的正确位置（但我认为您的困惑可能来自dplyr函数的情况（见下文））。默认情况下，它用作 RHS 上函数的第一个参数（在这种情况下，您不需要任何点）。对于其他展示位置，您确实需要在需要 LHS 的每个位置处加一个点。并且在嵌套函数的情况下（如您在此处所见），您还需要将 RHS 括在花括号中，否则 R 会将 LHS 作为最外层 RHS 函数的第一个参数传递。

现在，以您的mutate()示例为例：

ds_mt %>% 
  mutate(
    new_var = pmap(
      .l = list(model, am, mpg),
      .f = foo
    )
  )

这是有效的，因为使用较新版本的dplyr，在调用mutate()函数内部的变量时不再需要数据框和美元符号。所以在这里，R 并不想知道什么model是因为您处于“变异框架”中，可以这么说，并且 R 理解model为含义.$model或ds_mt$model。所以在这里，这与pmap()或无关，pwalk()而是dplyr函数的特殊性（与 相同summarise()）。我想dplyr函数允许的这种记法快捷方式会导致您感到困惑。

最后，您所说的“显式对映射”没有任何效果。由于您将函数定义foo()为接受 3 个参数，只要您将参数保持在正确的顺序，

foo(model = model, am = am, mpg = mpg)

和

foo(model, am, mpg)

完全一样。但是，如果您交换参数，则确实需要明确。例如：

foo(am = am, model = model, mpg = mpg)