使用dplyr中的purrr和mutate（）将新变量添加到数据帧列表中

Question

我知道在SO上有很多相关的问题，但是我正在寻找一种purrr解决方案，而不是函数或cbind / rbdind的应用列表中的一个（我想借此机会更好地了解purrr）。

我有一个数据框列表，我想向列表中的每个数据框添加一个新列。 该列的值将是数据框的名称，即列表中每个元素的名称。

这里有一些类似的东西 ，但是它涉及到函数和mutate_each() ，而我只需要mutate() 。

为了让您对列表有所了解（称为comentarios ），这是第一个元素上str()的第一行：

> str(comentarios[1])
List of 1
 $ 166860353356903_661400323902901:'data.frame':    13 obs. of  7 variables:

因此，我希望我的新变量在结果中包含166860353356903_661400323902901的13行，作为每个数据帧的ID。

我正在尝试的是：

dff <- map_df(comentarios, 
              ~ mutate(ID = names(comentarios)),
              .id = "Group"
              )

但是， mutate()需要数据框的名称才能工作：

Error in mutate_(.data, .dots = lazyeval::lazy_dots(...)) : 
  argument ".data" is missing, with no default

输入每个名称都没有意义，我会迷路于循环领域，并失去purrr（和R，更一般而言）的优势。 如果列表较小，我将使用reshape::merge_all() ，但是它具有2000多个元素。 在此先感谢您的帮助。

编辑：根据利斯特里尔（Alistaire）的评论，有一些数据可以使问题重现

# install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
df <- data_frame(one = rep("hey", 10), two = seq(1:10), etc = "etc")

list_df <- list(df, df, df, df, df)
names(list_df) <- c("first", "second", "third", "fourth", "fifth")
dfs <- map_df(list_df, 
              ~ mutate(id = names(list_df)),
              .id = "Group"
              )

Answer 1

您的问题是，当您不对管道使用mutate时，必须显式提供对数据的引用。 为此，我建议使用map2_df

dff <- map2_df(comentarios, names(comentarios), ~ mutate(.x, ID = .y)) 

Answer 2

使用OP的数据，答案将是

library(tidyverse)
df <- data_frame(one = rep("hey", 10), two = seq(1:10), etc = "etc")

list_df <- list(df, df, df, df, df)
dfnames <- c("first", "second", "third", "fourth", "fifth")

dfs <- list_df %>% map2_df(dfnames,~mutate(.x,name=.y))