R中Purrr包中Map()和map()的区别

Question

您好，我正在尝试使用列表名称将名称列添加到列表中的所有元素中。也就是说，我的列表中有 8 个表，每个表都有自己的名称表 1...8。所以稍后我可以取消列出它们并区分表格的来源。

我已阅读这篇文章并且代码有效。 R - Add columns to dataframes in list by looping through elements in a vector

my_list <- Map(cbind, mylist, Cluster = names(mylist))

但是，我不太了解 Map()。这不是 Purrr 包中的 map() 对吗？ map() 将按 map(data, function) 的顺序获取参数。我在地图上查看了 Rstudio 帮助，它看起来更混乱。如果我要使用 Purrr 地图功能，我尝试了这个

my_list2 <- map(mylist, function(x)cbind(x,Cluster = names(x)))

它没有用。有人能告诉我 Map 是如何工作的吗？如果我要使用 map()，我应该做些什么改变？

Answer 1

它们确实是不同的功能。如果您的列表已经命名，您当然可以使用purrr::map 添加命名列。 Please see this recent question 因为你没有提供任何细节。

对你想要的最好的猜测是：

purrr::map2(mylist, names(mylist), ~ mutate(.x, new_column_name = .y))

Answer 2

也许这就是你要找的。要添加具有列表名称的列，您必须遍历列表和名称。这可以通过purrr::imap 轻松实现，它是purrr::map2 的包装器，或者您可以使用基础Map。主要区别可能是在Map 中，要应用的函数是第一个参数。此外，purrr 系列的 map 函数允许使用公式表示法（参见我的代码中的示例）来编写匿名函数

mylist <- list(
  a = data.frame(x = 1 , y = 2),
  b = data.frame(x = 3, y = 4)
)

purrr::imap(mylist, ~ cbind(.x, Cluster = .y))
#> $a
#>   x y Cluster
#> 1 1 2       a
#> 
#> $b
#>   x y Cluster
#> 1 3 4       b

Map(function(x, y) { cbind(x, Cluster = y) }, mylist, names(mylist))
#> $a
#>   x y Cluster
#> 1 1 2       a
#> 
#> $b
#>   x y Cluster
#> 1 3 4       b