map_dfr：使用字符串标签填充.id列，而不是没有.x命名的索引

Question

我想用map_dfr而不是索引值来标记map_dfr输出中的.id列条目，但我的输入没有命名（这就是map接受.id字符串值的方式 ）。

在这种情况下，将名称映射到.id字段的最佳方法是什么？

示例数据：

n <- 20
df <- data.frame(foo_1=rnorm(n), foo_2=rnorm(n), foo_3=rnorm(n), 
                 foo_a=runif(n), t_foo=runif(n),
                 bar_1=rnorm(n), bar_2=rnorm(n), bar_3=rnorm(n), 
                 bar_a=runif(n), t_bar=runif(n))

foo和bar都是心理测量尺度，我想使用psych::alpha()为每个尺度采取一定程度的可靠性。
唯一相关的列具有命名模式foo_<int> （对于foo标度）或bar_<int>用于bar标度（因此下面的正则表达式匹配）。

实际上，我有许多尺度，并且有许多列构成了每个尺度。 所以我认为map可能是执行计算的好方法，如下所示：

require(psych)
require(tidyverse)

categories <- c("foo", "bar")

categories %>%
  map_dfr(~df %>% 
            select(matches(paste0("^",.x,"_?\\d"))) %>% 
            do(psych::alpha(., check.keys=TRUE)$total), .id="scale") %>%
  select(scale, raw_alpha, std.alpha)

  scale raw_alpha std.alpha
1     1 0.2275679 0.2791238
2     2 0.4141225 0.4130054

但是我希望scale能够取值foo和bar ：

  scale raw_alpha std.alpha
1   foo 0.2275679 0.2791238
2   bar 0.4141225 0.4130054

在这个玩具示例中，仅手动创建categories <- c(foo="foo", bar="bar")并不是那么糟糕，但是需要付出太多努力的许多尺度。

我有一个想法是用Python中的zip来自动化foo="foo"方法，以创建键值对的向量，例如c(scale_name="scale_name",...) ，但我不知道我知道如何在R中做到这一点。无论如何，这种方法并不是很漂亮（尽管我很乐意仅仅考虑功能）。

有关如何最好地获取我正在寻找的输出格式的任何建议？

Answer 1

除非我错过了一些更复杂的问题，否则这很容易解决。 你可以在map_dfr添加mutate ，这样你就可以根据传递给map_dfr的值创建一个列。 您可以删除.id位并使用mutate调用来生成scale列; 我只是想并排显示scale和scale_cat 。

library(tidyverse)

set.seed(123)
n <- 20
df <- data.frame(foo_1=rnorm(n), foo_2=rnorm(n), foo_3=rnorm(n), 
                                 foo_a=runif(n), t_foo=runif(n),
                                 bar_1=rnorm(n), bar_2=rnorm(n), bar_3=rnorm(n), 
                                 bar_a=runif(n), t_bar=runif(n))

categories <- c("foo", "bar")

categories %>%
    map_dfr(~df %>% 
                        select(matches(paste0("^",.x,"_?\\d"))) %>% 
                        do(psych::alpha(., check.keys=TRUE)$total) %>%
                        mutate(scale_cat = .x), 
                    .id="scale") %>%
    select(scale, scale_cat, raw_alpha, std.alpha)
#>   scale scale_cat raw_alpha std.alpha
#> 1     1       foo 0.2606448 0.2601066
#> 2     2       bar 0.4571981 0.4827263

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