如果在 purrr 语言中不存在列，则添加列

Question

如果新列不存在，我一直在努力尝试添加它。我在这里找到了答案：Adding column if it does not exist。

但是，在我的问题中，我必须在 purrr 环境中使用它。我试图调整上述答案，但它不符合我的需求。

这是我正在处理的示例：

假设我有一个包含两个data.frames 的列表：

library(tibble)

A = tibble(
  x = 1:5, y = 1, z = 2
)

B = tibble(
  x = 5:1, y = 3, z = 3, w = 7
)

dt_list = list(A, B)

我要添加的栏目是w：

cols = c(w = NA_real_)

另外，如果我想添加不存在的列，我可以执行以下操作：

既然存在，就不添加列了：

B %>% tibble::add_column(!!!cols[!names(cols) %in% names(.)])

# A tibble: 5 x 4
      x     y     z     w
  <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1     5     3     3     7
2     4     3     3     7
3     3     3     3     7
4     2     3     3     7
5     1     3     3     7

在这种情况下，由于它不存在，所以添加w：

A %>% tibble::add_column(!!!cols[!names(cols) %in% names(.)])

# A tibble: 5 x 4
      x     y     z     w
  <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     1     2    NA
2     2     1     2    NA
3     3     1     2    NA
4     4     1     2    NA
5     5     1     2    NA

我尝试使用purrr 复制它（我不想使用 for 循环）：

dt_list_2 = dt_list %>% 
  purrr::map(
    ~dplyr::select(., -starts_with("x")) %>% 
      ~tibble::add_column(!!!cols[!names(cols) %in% names(.)])
  )

但是输出和单独做是不一样的。

注意：这是我真正的问题的一个例子。事实上，我正在使用purrr 读取许多 *.csv 文件，然后应用一些数据转换。像这样的：

re_file <- list.files(path = dir_path, pattern = "*.csv")

cols_add = c(UCI = NA_real_)

file_list = re_file %>%
  purrr::map(function(file_name){ # iterate through each file name
    
    read_csv(file = paste0(dir_path, "//",file_name), skip = 2)
  }) %>% 
   purrr::map(
     ~dplyr::select(., -starts_with("Textbox")) %>% 
       ~dplyr::tibble(!!!cols[!names(cols) %in% names(.)])
  )

Answer 1

你可以使用：

dt_list %>% 
  purrr::map(
    ~tibble::add_column(., !!!cols[!names(cols) %in% names(.)])
  )

#[[1]]
# A tibble: 5 x 4
#     x     y     z     w
#  <int> <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1     1     2    NA
#2     2     1     2    NA
#3     3     1     2    NA
#4     4     1     2    NA
#5     5     1     2    NA

#[[2]]
# A tibble: 5 x 4
#      x     y     z     w
#  <int> <dbl> <dbl> <dbl>
#1     5     3     3     7
#2     4     3     3     7
#3     3     3     3     7
#4     2     3     3     7
#5     1     3     3     7