R purrr如何重命名嵌套df的列答案

【问题标题】：R purrr how to rename column of nested dfR purrr如何重命名嵌套df的列
【发布时间】：2021-12-20 16:30:57
【问题描述】：

我有一个数据框列表，每个数据框都有两列，分别名为“place”和“data”。 “place”是一个字符，“data”是一个嵌套数据框，其中包含一个名为“value”的数字列。

对于列表中的每个数据框，我想将嵌套数据框的“值”列重命名为“位置”列的值。

library(tidyverse)
some_dt = tibble(place = c("a","a", "b","b","c","c"), 
                 value = c(1,2,1,4,5,6))

# here is a list of data frames...
ls_df <- 
  some_dt %>% 
  group_by(place) %>% 
  nest() %>% 
  split(.$place)

我试过了：

map2(ls_df$data, 
     ls_df$place,
     ~rename(.x, .y = "value"))

或：

map2(ls_df$data, 
     ls_df$place,
     ~rename_with(.x, ~ .y, "value"))

但我得到一个空列表。

如何使用外部数据框列的内容重命名“值”列？

【问题讨论】：

标签： r purrr data-wrangling

【解决方案1】：

我们可以使用map 循环遍历list ('ls_df')，提取'place' 列，然后rename 使用'place' 值提取提取的'data' 列

library(dplyr)
library(purrr)
ls_df2 <- map(ls_df, ~ {
     nm <- .x$place
    .x$data[[1]] <- .x$data[[1]] %>%
      rename_with(~ nm, "value")
   .x
})

-检查

> map(ls_df2, ~ .x$data)
$a
$a[[1]]
# A tibble: 2 × 1
      a
  <dbl>
1     1
2     2


$b
$b[[1]]
# A tibble: 2 × 1
      b
  <dbl>
1     1
2     4


$c
$c[[1]]
# A tibble: 2 × 1
      c
  <dbl>
1     5
2     6

请注意，当我们splitting 数据时，它会返回一个list。因此，我们不能直接访问“数据”列，即

> ls_df$data
NULL
> ls_df$place
NULL

或者另一种选择是

some_dt %>%
  nest_by(place) %>%
  mutate(data = data %>% 
          rename_with(~ place, value) %>%
          list(.)) %>% 
  ungroup
# A tibble: 3 × 2
  place data            
  <chr> <list>          
1 a     <tibble [2 × 1]>
2 b     <tibble [2 × 1]>
3 c     <tibble [2 × 1]>

【讨论】：

谢谢，非常有教益。这对我帮助很大！

【解决方案2】：

您还可以遍历每个列表元素，然后使用 mutate 来重命名嵌套数据框。

ls_df %>% 
  modify(~ mutate(.x,
                  data = map(data,
                             ~ set_names(.x, first(place)))))

在这种情况下，您实际上可以进一步简化。

ls_df %>% 
  modify(~ mutate(.x,
                  data = map2(data, place, set_names)))

# which can collapse down to as simple as this
ls_df %>% 
  modify(mutate, data = map2(data, place, set_names))

通过这种方法，您实际上可以考虑是否真的需要该列表。嵌套的 tibble 可能更容易直接使用。

ls_df %>% 
  bind_rows() %>% 
  mutate(data = map2(data, place, set_names))

【讨论】：

【解决方案3】：

你也可以试试这样的：

library(tidyverse)

map(ls_df,
    ~ map2(.x$place, 
           .x$data,
           ~rename(.y, 
                   !!sym(.x) := value)
           )
    )
#> $a
#> $a[[1]]
#> # A tibble: 2 x 1
#>       a
#>   <dbl>
#> 1     1
#> 2     2
#> 
#> 
#> $b
#> $b[[1]]
#> # A tibble: 2 x 1
#>       b
#>   <dbl>
#> 1     1
#> 2     4
#> 
#> 
#> $c
#> $c[[1]]
#> # A tibble: 2 x 1
#>       c
#>   <dbl>
#> 1     5
#> 2     6

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以创建一个使用基本colnames() 重命名的函数，然后将其映射到所有列表元素，如下所示：

# The fn:
rnm <- function(x) {
  colnames(x$data[[1]]) <- x$place
  x
}

# Result:
res <- ls_df |> purrr::map(.f = rnm)

# Check if it's the desired output:
res$a$data

# [[1]]
#  A tibble: 2 × 1
#      a
#   <dbl>
# 1     1
# 2     2

【讨论】：