在整行上使用purrr rowwise而不是apply（）

Question

我想用purrr函数替换apply() （和它的衍生物）。

我有一个像这样的data.frame：

> df
  V1 V2 V3
1 NA  2  3
2  2 NA  3
3  3  3 NA

我想逐行应用两个函数： min(x, na.rm = T)和which.min(x)并将结果作为数据帧返回。

如果我知道我可以做多少列，例如：

pmap_dfr(df, function(V1, V2, V3) {data.frame(min = pmin(V1, V2, V3, na.rm = T),
                                              where = which.min(c(V1, V2, V3)))})

  min where
1   2     2
2   2     1
3   3     1

我怎样才能使pmap()或任何其他purrr函数将整行作为参数，就像apply()一样？

func <- function(x) {data.frame(min = min(x, na.rm = T), where = which.min(x))}

> Reduce(rbind, apply(df,1, func))
    min where
V2    2     2
V1    2     1
V11   3     1

我可能只是错过了一个功能或一些技巧。 谢谢你的帮助。

Answer 1

如果使用省略号，则您的解决方案适用于所有列。

pmap_dfr(df, ~data.frame(min = min(..., na.rm = TRUE), where = which.min(c(...)))) 

  min where
1   2     2
2   2     1
3   3     1

Answer 2

一种可能性是：

df %>%
 mutate(min = invoke(pmin, na.rm = TRUE, .),
        where = max.col(!is.na(-.)[, 1:length(.)], ties.method = "first"))

  V1 V2 V3 min where
1 NA  2  3   2     2
2  2 NA  3   2     1
3  3  3 NA   3     1

或者，如果您想保留最后两列：

df %>%
 transmute(min = invoke(pmin, na.rm = TRUE, .),
        where = max.col(!is.na(-.)[, 1:length(.)], ties.method = "first"))

Answer 3

不是purrr -solution，而是data.table oneliner。

library(data.table)

dt <- fread("row V1 V2 V3
1 NA  2  3
2  2 NA  3
3  3  3 NA")

melt(dt, id.vars = "row")[ , .SD[which.min(value)], by = row]

  row variable value 1: 1 V2 2 2: 2 V1 2 3: 3 V1 3