使用 purrr::map 将 tibble 中的列表与数据框合并答案

【问题标题】：Use purrr::map to merge list within a tibble with a data frame使用 purrr::map 将 tibble 中的列表与数据框合并
【发布时间】：2021-08-01 22:15:15
【问题描述】：

我正在使用purrr 并希望在一个小标题my_tibble 中使用map 或列表list1，并结合外部数据框my_dataframe，这个想法是将my_dataframe 合并到list1的每一项：

library(dplyr)
library(purrr)

df1 <- tibble(X = 1:3, A = c("a", "b", "c"))
df2 <- tibble(X = 1:3, A = c("d", "e", "f"))
df3 <- tibble(X = 1:3, A = c("x", "y", "z"))

my_tibble <- tibble (list1 = list(df1, df2, df3), list2 = list(df1, df2, df3)) 


my_dataframe <- tibble(D = 1:9, A = c("d", "e", "f","a", "b", "c","x", "y", "z"))

my_tibble <- my_tibble %>% mutate (list1 = map (list1, function (.x) {
  .x %>% left_join(my_dataframe) } ))

这个例子确实有效，所以不需要回答

【问题讨论】：

请提供一个可重现的例子。
可能很愚蠢，但你为什么不只做一个left_join？您想在 tibble 中嵌入数据框吗？
请发布dput(head(my_tibble))的结果
看看my_tibble$x[[1]] %>% left_join(my_dataframe) 抛出了什么错误。如果它有效，您的第二个 synatx 应该可以工作

标签： r tidyverse purrr tibble

【解决方案1】：

实际上，您需要对my_tibble 的每一列进行变异（如果我理解您正确为left_join 和my_dataframe。所以您必须使用mutate(across... 和map 作为-

my_tibble %>%
  mutate(across(everything(), ~map(., function(.x) .x %>% left_join(my_dataframe, by = c('X' = 'D')))))

# A tibble: 3 x 2
  list1                list2               
  <list>               <list>              
1 <tibble[,3] [3 x 3]> <tibble[,3] [3 x 3]>
2 <tibble[,3] [3 x 3]> <tibble[,3] [3 x 3]>
3 <tibble[,3] [3 x 3]> <tibble[,3] [3 x 3]>

检查

my_tibble %>%
  mutate(across(everything(), ~map(., function(.x) .x %>% left_join(my_dataframe, by = c('X' = 'D'))))) -> result

result$list1[[1]]

# A tibble: 3 x 3
      X A         D
  <int> <chr> <int>
1     1 a         4
2     2 b         5
3     3 c         6

这也可以作为 lambda 函数使用

my_tibble %>%
  mutate(across(everything(), ~map(., ~.x %>% left_join(my_dataframe, by = c('X' = 'D')))))

【讨论】：

【解决方案2】：

这也可以在没有 purrr 包函数的情况下完成，因为它对我来说看起来很简单，并且认为你可能会感兴趣：

library(dplyr)
library(tidyr)


my_tibble %>%
  mutate(id = row_number()) %>%
  unnest(list1) %>%
  left_join(my_dataframe, by = "A") %>%
  group_by(id) %>%
  nest(data = c(X, A, D)) %>%
  rename(list1 = data) %>%
  ungroup() %>%
  select(-id) %>%
  relocate(list1)


# A tibble: 3 x 2
  list1            list2           
  <list>           <list>          
1 <tibble [3 x 3]> <tibble [3 x 2]>
2 <tibble [3 x 3]> <tibble [3 x 2]>
3 <tibble [3 x 3]> <tibble [3 x 2]>

【讨论】：