mutate_at 中的复合函数答案

【问题标题】：Composite functions in mutate_atmutate_at 中的复合函数
【发布时间】：2019-11-04 20:28:46
【问题描述】：

我有一个小玩意：

df = tibble(one = list('a', 'b'), two = list(c('p1', 'p2', 'p3'), NA_character_), three = list(NA_character_, c('z1', 'z2', 'z3')))

df
# A tibble: 2 x 3
  one   two       three    
  <chr> <list>    <list>   
1 a     <chr [3]> <chr [1]>
2 b     <chr [1]> <chr [3]>

我想使用coalesce() 将two 和three 列中的缺失值替换为one 列的值，然后将two 和three 中的每个字符向量（按行）折叠成使用toString() 的单个字符串。我的预期输出如下所示：

df = tibble(one = c('a', 'b'), two = list('p1, p2, p3', 'b'), three = list('a', 'z1, z2, z3'))
df
# A tibble: 2 x 3
  one   two       three    
  <chr> <list>    <list>   
1 a     <chr [1]> <chr [1]>
2 b     <chr [1]> <chr [1]>

这是我最初尝试过的：

df %>% mutate_at(vars(two, three), funs(coalesce(., one) %>% map(., toString)))

我知道funs() 引用了它的论点，但我不明白为什么它不适用于管道。该文档还建议 funs 已被弃用，但我不确定用什么代替它。我想知道是否有人可以解释为什么上述方法不起作用，因为我完全不熟悉作用域动词的内部工作原理。

【问题讨论】：

标签： r data-manipulation purrr dplyr

【解决方案1】：

我们可以使用map2，使用coalesce，然后使用toString。

library(dplyr)
library(purrr)

df1 <- df %>% 
        mutate_at(vars(two, three), ~map2(., one, ~toString(coalesce(.x, .y))))

df1

#  one   two       three    
#  <chr> <list>    <list>   
#1 a     <chr [1]> <chr [1]>
#2 b     <chr [1]> <chr [1]>

df1$two
#[[1]]
#[1] "p1, p2, p3"

#[[2]]
#[1] "b"

df1$three
#[[1]]
#[1] "a"

#[[2]]
#[1] "z1, z2, z3"

在上面的示例中，我们使用 lambda 样式表达式使用 ~ 将其用作函数，并且确实 funs 已被弃用并已替换为 list()。 this question 中的答案和 cmets 提供了对此的更多见解。

【讨论】：

谢谢@Ronak。您的解释和链接有助于弄清楚为什么不需要 funs。

【解决方案2】：

有了tidyverse，我们就可以使用pmap

library(tidyverse)
out <- df %>% 
          mutate_at(vars(two, three),
               list(~ pmap(list(., one), ~ list(...) %>% 
                        reduce(coalesce) %>%
                        toString)))

out
# A tibble: 2 x 3
#  one   two       three    
#  <chr> <list>    <list>   
#1 a     <chr [1]> <chr [1]>
#2 b     <chr [1]> <chr [1]>
out$two
#[[1]]
#[1] "p1, p2, p3"

#[[2]]
#[1] "b"

out$three
#[[1]]
#[1] "a"

#[[2]]
#[1] "z1, z2, z3"

或者使用来自base R的Map

df[-1] <- lapply(df[-1], function(x) do.call(Map, 
     c(f = function(x, y) toString(coalesce(x, y)), list(x, df$one))))
df
# A tibble: 2 x 3
#  one   two       three    
#  <chr> <list>    <list>   
#1 a     <chr [1]> <chr [1]>
#2 b     <chr [1]> <chr [1]>
df$two
#[[1]]
#[1] "p1, p2, p3"

#[[2]]
#[1] "b"

df$three
#[[1]]
#[1] "a"

#[[2]]
#[1] "z1, z2, z3"

【讨论】：