使用.id使帶有purrr :: map_df的輸入項列不復制命名向量的輸入

Question

我經常想在數據框中映射列名稱的向量，並使用.id參數跟蹤輸出。 但是將與每個map迭代相關的列名稱寫入該.id列似乎需要將其名稱在輸入向量中加倍-換句話說，通過為每個列名稱命名使用其自己的名稱。 如果我不使用自己的名稱來命名列，則.id僅存儲迭代的索引。

根據purrr :: map docs ，這是預期的行為：

。ID
字符串或NULL。 如果是字符串，則輸出將包含具有該名稱的變量，該變量存儲輸入的名稱（如果已命名.x）或索引（如果未命名.x）。

但是我的方法有點笨拙，所以我想我缺少了一些東西。 有沒有更好的方法來獲取要迭代的列的列表，而又不需要在輸入向量中每次寫兩次列名？ 我們歡迎所有的建議！

這是一個使用示例：

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

這是使用summarize_at和gather特定方案的替代解決方案：

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

在更普遍的情況下，我不認為有各地的命名方式cols_once與工作時map_dfr因為你在你的問題中指出預期的行為。 但是，您可以使用setNames()的“ snake case”包裝器來做得更優雅：

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輕松創建輸入向量：

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

因此您的代碼將是：

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

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根據您的評論進行編輯：

仍然不是您想要的解決方案，但是當您不使用所有列名時，仍可以使用setNames()並將所需的子集作為子集（或將不需要的子集作為子集）。

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

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