无法将map2与带有purrr和dplyr的mutate一起使用

Question

我正在阅读计算机中的文件列表，并使用purrr和dplyr对它们进行一些转换，一切正常，但是我有一个带有创建的每个数据帧的ID的向量，并且我想添加一个ID为每个数据帧的数据。

加载库

ArchivosTemp <- list.files(pattern = "Tem.csv")

读取要读取和修改的文件列表

 ArchivosTemp <- list.files(pattern = "Tem.csv") 

出于可复制目的

假设代码第一行之后是称为Temperaturas的数据帧列表

IDs <- c("H1F102", "H1F105", "H1F106")

和一个带有列表中每个元素的ID的向量

a <- ArchivosTemp %>% map(read_csv) %>% map(~rename(.x, Temperatura = Value, Date.Time = `Date/Time`)) %>% map(~mutate(.x, Date.Time = dmy_hms(Date.Time))) %>% map(~select(.x, Date.Time, Temperatura))

到目前为止有效的purrr代码

a <- Temperaturas %>% map(~rename(.x, Temperatura = Value, Date.Time = `Date/Time`)) %>% map(~mutate(.x, Date.Time = dmy_hms(Date.Time))) %>% map(~select(.x, Date.Time, Temperatura))

由于您无法从mu电脑读取csv， ArchivosTemp %>% map(read_csv)用我上面创建的列表替换ArchivosTemp %>% map(read_csv)

a <- Temperaturas %>% map(~rename(.x, Temperatura = Value, Date.Time = `Date/Time`)) %>% map(~mutate(.x, Date.Time = dmy_hms(Date.Time))) %>% map(~select(.x, Date.Time, Temperatura))  %>% map2(y = IDs,~mutate(.x, ID = y.))

然后，我希望这3个数据帧中的每一个都有一个名为ID的列，并在ID向量中包含其对应的元素，我尝试过这样：

 a <- Temperaturas %>% map(~rename(.x, Temperatura = Value, Date.Time = `Date/Time`)) %>% map(~mutate(.x, Date.Time = dmy_hms(Date.Time))) %>% map(~select(.x, Date.Time, Temperatura)) %>% map2(y = IDs,~mutate(.x, ID = y.)) 

但它不起作用，关于我在做什么错的任何想法？

预期结果

例如，这是我期望仅使用第一个数据帧的结果

# A tibble: 6 x 3
            Date.Time Temperatura     ID
               <dttm>       <int>  <chr>
1 2020-07-01 16:14:55          28 H1F102
2 2020-07-01 16:15:55          24 H1F102
3 2020-07-01 16:16:55          25 H1F102
4 2020-07-01 16:17:55          25 H1F102
5 2020-07-01 16:18:55          25 H1F102
6 2020-07-01 16:19:55          25 H1F102

变成

 # A tibble: 6 x 3 Date.Time Temperatura ID <dttm> <int> <chr> 1 2020-07-01 16:14:55 28 H1F102 2 2020-07-01 16:15:55 24 H1F102 3 2020-07-01 16:16:55 25 H1F102 4 2020-07-01 16:17:55 25 H1F102 5 2020-07-01 16:18:55 25 H1F102 6 2020-07-01 16:19:55 25 H1F102 

Answer 1

您在map2遇到一个较小的参数问题，参数名为.x ， .y ，将y更改为.y对我有效：

map2(.y = IDs, ~ mutate(.x, ID = .y))

---

此外，如果最终需要将列表中的所有元素作为单个数据帧绑定，则可以使用IDs向量将set_names到列表中，然后在map_df指定.id参数，它将映射和bind_rows中所有数据帧的行形成一个新的最终数据框架，并将列表名称转换为名称为.id的新列：

Temperaturas %>% 
    set_names(IDs) %>% 
    map_df(~ transmute(.x, Date.Time=dmy_hms(`Date/Time`), Temperatura=Value), .id="ID")

# A tibble: 18 x 3
#       ID           Date.Time Temperatura
#    <chr>              <dttm>       <int>
# 1 H1F102 2020-07-01 16:14:55          28
# 2 H1F102 2020-07-01 16:15:55          24
# 3 H1F102 2020-07-01 16:16:55          25
# 4 H1F102 2020-07-01 16:17:55          25
# 5 H1F102 2020-07-01 16:18:55          25
# 6 H1F102 2020-07-01 16:19:55          25
# 7 H1F105 2020-06-12 16:19:44          31
# 8 H1F105 2020-06-12 16:20:44          29
# 9 H1F105 2020-06-12 16:21:44          27
#10 H1F105 2020-06-12 16:22:44          26
#11 H1F105 2020-06-12 16:23:44          26
#12 H1F105 2020-06-13 16:00:44          24
#13 H1F106 2016-06-07 07:54:01          23
#14 H1F106 2016-06-07 08:54:01          19
#15 H1F106 2016-06-07 09:54:01          25
#16 H1F106 2016-06-07 10:54:01          27
#17 H1F106 2016-06-07 11:54:01          30
#18 H1F106 2016-06-07 12:54:01          34

_{此外，您可以使用transmute作为rename %>% mutate %>% select的简写}