[英]purrr::pmap with dplyr::mutate
我有一个功能,它需要多个输入并创建多个输出。 例如:
example_fun = function(a,b){
x = a+b
y = a-b
return(list(x=x, y=y))
}
如何使用dplyr :: mutate在数据帧的每一行上评估此函数? 转
df = expand.grid(a=c(7,8), b=c(9,10))
df
a b
1 7 9
2 8 9
3 7 10
4 8 10
成
a b x y
1 7 9 16 -2
2 8 9 17 -1
3 7 10 17 -3
4 8 10 18 -2
以下代码几乎完成了它:
df = df %>%
mutate(outputs = pmap(list(a,b), example_fun)) %>%
unnest()
df
a b outputs
1 7 9 16
2 7 9 -2
3 8 9 17
4 8 9 -1
5 7 10 17
6 7 10 -3
7 8 10 18
8 8 10 -2
略有改变:
example_fun = function(a, b) {
x = a + b
y = a - b
return(data_frame(x = x, y = y)) #data_frame, not list
}
df <- data_frame(a = sample(1:5, 10, rep = TRUE), b = 11:20) #made my own test dataset
df %>%
mutate(outputs = map2(a, b, example_fun)) %>% #I use map2 rather than pmap
unnest()
我们可以做到这一点使用在原有功能pmap
通过应用函数来获取输出作为tibble
,然后bind_rows
与原始数据集
df %>%
pmap_df(example_fun) %>%
bind_cols(df, .)
# a b x y
#1 7 9 16 -2
#2 8 9 17 -1
#3 7 10 17 -3
#4 8 10 18 -2
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