如何根据应用于整个管道数据帧的条件创建新列（使用 dplyr 的 mutate）

Question

我正在寻找一种基于某些“条件”创建新列（使用 dplyr 的 mutate）的方法。

library(tidyverse)

qq <- 5

df <- data.frame(rn = 1:qq,
           a = rnorm(qq,0,1),
           b = rnorm(qq,10,5))

myf <- function(dataframe,value){
  result <- dataframe %>% 
    filter(rn<=value) %>% 
    nrow
  return(result)
}

上面的例子是一个相当简化的版本，我试图过滤管道数据帧 (df) 并获得一个新列 (foo)，其值将描述 rn 小于或等于当前的行数rn （每一行的 rn - 来自管道 df ）。您可以在下面看到我得到的输出与我期望得到的输出：

df %>% 
  mutate(
    foo_i_am_getting = myf(.,rn),
    foo_expected = 1:qq)

         rn          a         b foo_i_am_getting foo_expected
1  1 -0.5403937 -4.945643                5            1
2  2  0.7169147  2.516924                5            2
3  3 -0.2610024 -7.003944                5            3
4  4 -0.9991419 -1.663043                5            4
5  5  1.4002610 15.501411                5            5

我尝试执行的实际计算比较麻烦，但是，如果我解决了上述简化版本，我相信我可以处理自定义函数中的其余操作/计算。

BONUS QUESTION : 目前，我想在其上应用过滤器的列的名称（即 rn）在自定义函数中硬编码（filter(rn）。如果这是自定义函数的参数，以 'tidyverse' 样式传递，那就太好了 - 即 不带引号 - 例如myf

免责声明：我已尽力描述手头的问题，但是，如果仍有不清楚的地方，请告诉我，以便我进一步详细说明。

提前感谢您的支持！

Answer 1

您需要一步一步来，因为现在您将整个向量传递给过滤器，而不是每次只传递一个值：

df %>% 
  mutate(
    foo_i_am_getting = map_dbl(.$rn, function(x) nrow(filter(., rn <= x))),
    foo_expected = 1:qq)

现在我们传递 1 来过滤 rn 列（函数返回行数），然后 2 来过滤 rn 列。

功能可能是：

myf <- function(vec_filter, dataframe, vec_rn) {
  map_dbl(vec_filter, ~ nrow(filter(dataframe, {{vec_rn}} <= .x)))
}

df %>% 
  mutate(
    foo_i_am_getting = map_dbl(.$rn, function(x) nrow(filter(., rn <= x))),
    foo_expected = 1:qq,
    foo_function = myf(rn, ., rn))