使用dplyr和purrr重复变量变量

Question

我在R中自学成才，这是我的第一个StackOverflow问题。 如果这是一个明显的问题，我道歉; 请善待。

我的问题的简短版本
我编写了一个自定义函数来计算变量年中变化百分比。 我想使用purrr的map_at函数将我的自定义函数应用于变量名的向量。 我的自定义函数在应用于单个变量时有效，但在使用map_a时失败

我的自定义功能

calculate_delta <- function(df, col) {

  #generate variable name
  newcolname = paste("d", col, sep="")

  #get formula for first difference.
  calculate_diff <- lazyeval::interp(~(a + lag(a))/a, a = as.name(col))

  #pass formula to mutate, name new variable the columname generated above
  df %>% 
        mutate_(.dots = setNames(list(calculate_diff), newcolname)) }

当我将此函数应用于mtcars数据集中的单个变量时，输出与预期一致（尽管显然结果的含义是非敏感的）。

calculate_delta(mtcars, "wt")

尝试使用Purrr将函数应用于字符向量

我认为我无法概念化map_at如何将参数传递给函数。 我可以在网上找到的所有示例片段都使用map_at和is.character等is.character ，它们不需要额外的参数。 以下是我尝试使用purrr应用该函数。

vars <- c("wt", "mpg")
mtcars %>% map_at(vars, calculate_delta)

这给了我这个错误信息

粘贴错误（“d”，col，sep =“”）：缺少参数“col”，没有默认值

我假设这是因为map_at将vars作为df传递，而不传递col的参数。 为了解决这个问题，我尝试了以下方法：

vars <- c("wt", "mpg") 
mtcars %>% map_at(vars, calculate_delta, df = .)

这引发了我这个错误：

Error: unrecognised index type

我和一堆不同的版本一起玩，包括从calculate_delta函数中删除df参数，但我没有运气。

其他潜在解决方案

1）使用sapply而不是purrr 。 我试过这样解决问题并遇到类似麻烦。 我的目标是找出一种方法来使用purrr，如果可能的话。 基于我对purrr理解，这似乎是一个典型的用例。

2）我显然可以想到如何使用for循环来实现它，但是我试图避免这种情况，如果可能的话。

显然我在考虑这个错误。 请帮忙！

编辑1

为了澄清，我很好奇是否有一种方法可以反复转换完成两件事的变量。

1）在原始tbl_df生成新变量而不替换替换被变异的列（如使用dplyr的mutate_at时的情况）。

2）自动生成新的变量标签。

3）如果可能，通过使用map_at应用单个函数来完成我所描述的map_at 。

这可能是不可能的，但我觉得应该有一种优雅的方式来完成我所描述的内容。

Answer 1

尝试简化流程：

delta <- function(x) (x + dplyr::lag(x)) /x
cols <- c("wt", "mpg")

#This
library(dplyr)
mtcars %>% mutate_at(cols, delta)
#Or
library(purrr)
mtcars %>% map_at(cols, delta)

#If necessary, in a function
f <- function(df, cols) {
  df %>% mutate_at(cols, delta)
}

f(iris, c("Sepal.Width", "Petal.Length"))
f(mtcars, c("wt", "mpg"))

编辑

如果您想在之后嵌入新名称，我们可以编写一个自定义管道就绪函数：

Rename <- function(object, old, new) {
  names(object)[names(object) %in% old] <- new
  object
}

mtcars %>% 
  mutate_at(cols, delta) %>% 
  Rename(cols, paste0("lagged",cols))

如果要重命名结果滞后变量：

mtcars %>% mutate_at(cols, funs(lagged = delta))