[英]How to use `dplyr::filter` inside `purrr::map`
這是一個非常簡單的 function 使用map
時返回一個列表
library(tidyverse)
simple_function <- function(x,y){
c(x+y, y-x)
}
1:3 %>%
map2(5,simple_function)
#> [[1]]
#> [1] 6 4
#>
#> [[2]]
#> [1] 7 3
#>
#> [[3]]
#> [1] 8 2
我想創建一個類似的 function 可以根據關鍵字過濾並返回一個向量。 所以這就是我做的
df <- structure(list(to_filter = c("YY", "XX", "XX", "YY", "XX", "XX",
"YY", "YY", "YY", "YY", "ZZ", "YY", "ZZ", "YY", "YY", "XX", "YY",
"YY", "YY", "YY"), num = c(1L, 2L, 2L, 4L, 2L, 3L, 3L, 5L, 3L,
1L, 4L, 5L, 1L, 2L, 5L, 1L, 1L, 3L, 5L, 5L)), row.names = c(NA,
-20L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
filter_func <- function(name, dff){
dff %>%
filter(to_filter == name) %>%
pull(num)
}
如您所見,當我單獨使用 function 時工作正常
filter_func("YY", df)
#> [1] 1 4 3 5 3 1 5 2 5 1 3 5 5
但是當我在map
中使用它時,它不起作用
df %>%
pull(to_filter) %>%
unique() %>%
map2(df, filter_func)
#> Error: Mapped vectors must have consistent lengths:
#> * `.x` has length 3
#> * `.y` has length 2
我知道我在這里犯了一個非常基本的錯誤,但不知道是什么。
我不明白為什么需要map2()
,它需要兩個列表。 您可以使用map()
運行它。 也就是說,您確實需要指定fliter_func()
的 dff 值。
df %>%
pull(to_filter) %>%
unique() %>%
map(.f = filter_func, dff = df)
[[1]]
[1] 1 4 3 5 3 1 5 2 5 1 3 5 5
[[2]]
[1] 2 2 2 3 1
[[3]]
[1] 4 1
您需要map
和正確的 function 調用而不是map_2
df %>%
pull(to_filter) %>%
unique() %>%
map(., .f = function(x) { filter_func(name = x, dff = df) })
Output
[[1]]
[1] 1 4 3 5 3 1 5 2 5 1 3 5 5
[[2]]
[1] 2 2 2 3 1
[[3]]
[1] 4 1
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