使用.id使带有purrr :: map_df的输入项列不复制命名向量的输入

Question

我经常想在数据框中映射列名称的向量，并使用.id参数跟踪输出。 但是将与每个map迭代相关的列名称写入该.id列似乎需要将其名称在输入向量中加倍-换句话说，通过为每个列名称命名使用其自己的名称。 如果我不使用自己的名称来命名列，则.id仅存储迭代的索引。

根据purrr :: map docs ，这是预期的行为：

。ID
字符串或NULL。 如果是字符串，则输出将包含具有该名称的变量，该变量存储输入的名称（如果已命名.x）或索引（如果未命名.x）。

但是我的方法有点笨拙，所以我想我缺少了一些东西。 有没有更好的方法来获取要迭代的列的列表，而又不需要在输入向量中每次写两次列名？ 我们欢迎所有的建议！

这是一个使用示例：

library(rlang)
library(tidyverse)

tb <- tibble(foo = rnorm(10), bar = rnorm(10))

cols_once <- c("foo", "bar")
cols_once %>% map_dfr(~ tb %>% summarise(avg = mean(!!sym(.x))), .id="var")
# A tibble: 2 x 2
  var       avg   <-- var stores only the iteration index
  <chr>   <dbl>
1 1     -0.0519
2 2      0.204 

cols_twice <- c("foo" = "foo", "bar" = "bar")
cols_twice %>% map_dfr(~ tb %>% summarise(avg = mean(!!sym(.x))), .id="var")
# A tibble: 2 x 2
  var       avg   <-- var stores the column names
  <chr>   <dbl>
1 foo   -0.0519
2 bar    0.204 

Answer 1

这是使用summarize_at和gather特定方案的替代解决方案：

tb %>% summarize_at( cols_once, mean ) %>% gather( var, avg )
# # A tibble: 2 x 2
#   var      avg
#   <chr>  <dbl>
# 1 foo   0.374 
# 2 bar   0.0397

在更普遍的情况下，我不认为有各地的命名方式cols_once与工作时map_dfr因为你在你的问题中指出预期的行为。 但是，您可以使用setNames()的“ snake case”包装器来做得更优雅：

cols_once %>% set_names %>% 
  map_dfr(~ tb %>% summarise(avg = mean(!!sym(.x))), .id="var")
# # A tibble: 2 x 2
#   var      avg
#   <chr>  <dbl>
# 1 foo   0.374 
# 2 bar   0.0397

Answer 2

您可以使用以下方法轻松创建输入向量：

setNames(names(tb), names(tb))

因此您的代码将是：

setNames(names(tb), names(tb)) %>%
  map_dfr(~ tb %>% summarise(avg = mean(!!sym(.x))), .id="var")

---

根据您的评论进行编辑：

仍然不是您想要的解决方案，但是当您不使用所有列名时，仍可以使用setNames()并将所需的子集作为子集（或将不需要的子集作为子集）。

tb <- tibble(foo = rnorm(10), bar = rnorm(10), taz = rnorm(10))

setNames(names(tb), names(tb))[-3]