是否可以通過使用 r 中相同 dataframe 中的元素來 purrr::map function？

Question

x = list(data.frame(age = c(1:4),period = c(2000:2003)),
         data.frame(age = c(5:8),period = c(1998:2001)),
         data.frame(age = c(11:19),period = c(1990:1998)))

map2(x, x$period, ~cbind(.x, difference = .y-.x$age))

結果：

> map2(x, x$period, ~cbind(.x, difference = .y-.x$age))
list()

是否可以通過使用同一個 dataframe 中的元素來 map function？

Answer 1

在您的上下文中， x$period是 NULL，因為 x 是數據幀列表並且它沒有屬性“period”。 我認為您想訪問列表中每個未命名的 dataframe 中的期間列。 我只使用map ，它將傳遞列表中的每個 dataframe，然后您可以在 function 中操作以訪問每一列，而無需顯式傳遞它。

library(purrr)
library(dplyr)

x = list(data.frame(age = c(1:4),period = c(2000:2003)),
         data.frame(age = c(5:8),period = c(1998:2001)),
         data.frame(age = c(11:19),period = c(1990:1998)))

#Original attempt
result <- map2(x, x$period, ~cbind(.x, difference = .y-.x$age))
result
#> list()

#My solution
result2 <- map(x, function(df) cbind(df, difference = df$period - df$age))
result2
#> [[1]]
#>   age period difference
#> 1   1   2000       1999
#> 2   2   2001       1999
#> 3   3   2002       1999
#> 4   4   2003       1999
#> 
#> [[2]]
#>   age period difference
#> 1   5   1998       1993
#> 2   6   1999       1993
#> 3   7   2000       1993
#> 4   8   2001       1993
#> 
#> [[3]]
#>   age period difference
#> 1  11   1990       1979
#> 2  12   1991       1979
#> 3  13   1992       1979
#> 4  14   1993       1979
#> 5  15   1994       1979
#> 6  16   1995       1979
#> 7  17   1996       1979
#> 8  18   1997       1979
#> 9  19   1998       1979

#A more readable solution using dplyr
result3 <- map(x, function(df) df %>% mutate(difference = period - age))
result3
#> [[1]]
#>   age period difference
#> 1   1   2000       1999
#> 2   2   2001       1999
#> 3   3   2002       1999
#> 4   4   2003       1999
#> 
#> [[2]]
#>   age period difference
#> 1   5   1998       1993
#> 2   6   1999       1993
#> 3   7   2000       1993
#> 4   8   2001       1993
#> 
#> [[3]]
#>   age period difference
#> 1  11   1990       1979
#> 2  12   1991       1979
#> 3  13   1992       1979
#> 4  14   1993       1979
#> 5  15   1994       1979
#> 6  16   1995       1979
#> 7  17   1996       1979
#> 8  18   1997       1979
#> 9  19   1998       1979
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