使用 mutate() 访问 S3 类列表对象中的值（或从 S3 对象中提取值）

Question

我希望能够对包含类似 S3 列表的对象的数据框（tibble）列应用操作，以作用于列中每个对象的命名项之一。根据问题的底部，我在mutate() 中使用sapply() 进行这项工作，但这似乎是不必要的。

信息存储在包含原子数据的列中，像 mutate() 这样的 dplyr 函数可以按预期工作。这有效，例如：

library(dplyr)
people_cols <- tibble(name = c("Fiona Foo", "Barry Bar", "Basil Baz"),
                  height_mm = c(1750, 1700, 1800),
                  weight_kg = c(75, 73, 74)) %>%
  mutate(height_inch = height_mm / 25.4)
people_cols
# # A tibble: 3 × 4
#   name          height_mm   weight_kg   height_inch
#   <chr>         <dbl>       <dbl>       <dbl>
# 1 Fiona Foo     1750        75          68.89764
# 2 Barry Bar     1700        73          66.92913
# 3 Basil Baz     1800        74          70.86614

但我想处理 S3 列表对象中的数据。这是一个玩具示例：

person_stats <- function(name, height_mm, weight_kg) {
  this_person <- structure(list(name = name,
                                height_mm = height_mm,
                                weight_kg = weight_kg),
                           class = "person_stats")
}

fiona <- person_stats("Fiona Foo", 1750, 75)
barry <- person_stats("Barry Bar", 1700, 73)
basil <- person_stats("Basil Baz", 1800, 74)

fiona$height_mm
# [1] 1750

我可以像这样将这些对象放入一个 tibble 列中：

people <- tibble(personstat = list(fiona, barry, basil))

people
# # A tibble: 3 × 1
# personstat
#     <list>
#   1 <S3: person_stats>
#   2 <S3: person_stats>
#   3 <S3: person_stats>

但是，如果我尝试在包含这些对象的列上使用 mutate()，我会得到错误：

people <- tibble(personstat = list(fiona, barry, basil)) %>%
  mutate(height_inch = personstat$height_mm / 25.4)
# Error in mutate_impl(.data, dots) : object 'personstat' not found

尽量保持简单 - 如果我什至可以自己引用已命名的项目，那么我至少可以将它们放入一个新列，然后对它们执行任何操作：

people <- tibble(personstat = list(fiona, barry, basil)) %>%
  mutate(height_mm = personstat$height_mm)
# Error in mutate_impl(.data, dots) : 
#  Unsupported type NILSXP for column "height_mm"

注意不同的错误，这很有趣 - 它不再抱怨找到列，只是在与命名项目斗争。

我可以使用基本函数 cbind() 和 sapply() 以及 [[ 作为函数来让它工作：

people <- tibble(personstat = list(fiona, barry, basil)) %>%
  cbind(height_mm = sapply(.$personstat, '[[', name="height_mm"))

people
#            personstat height_mm
# 1 Fiona Foo, 1750, 75      1750
# 2 Barry Bar, 1700, 73      1700
# 3 Basil Baz, 1800, 74      1800

虽然这失去了轻率。

class(people)
# [1] "data.frame"

最后，这让我明白了这一点，它有效，但感觉就像使用 sapply() 有点错过了 dplyr mutate() 的要点，我认为它应该在不需要的情况下一直向下工作：

people <- tibble(personstat = list(fiona, barry, basil)) %>%
   mutate(height_mm = sapply(.$personstat, '[[', name="height_mm"))
people
# A tibble: 3 x 2
#           personstat height_mm
#               <list>     <dbl>
# 1 <S3: person_stats>      1750
# 2 <S3: person_stats>      1700
# 3 <S3: person_stats>      1800

有没有什么方法可以使用mutate() 来获得上述输出，而不必依赖sapply() 之类的东西？或者，实际上，从存储在 tibble 列中的类似列表的 S3 对象中提取命名值的任何其他明智方法？

Answer 1

rowwise可以处理这种情况：

people <- tibble(personstat = list(fiona, barry, basil))

people %>%
    rowwise() %>%
    mutate(height_mm = personstat$height_mm)
# # A tibble: 3 × 2
#           personstat height_mm
# <list>     <dbl>
# 1 <S3: person_stats>      1750
# 2 <S3: person_stats>      1700
# 3 <S3: person_stats>      1800

people %>%
    rowwise() %>%
    mutate(height_inch = personstat$height_mm / 25.4)

# # A tibble: 3 × 2
#           personstat height_inch
# <list>       <dbl>
# 1 <S3: person_stats>    68.89764
# 2 <S3: person_stats>    66.92913
# 3 <S3: person_stats>    70.86614

Answer 2

如果您想将其保存在 tidyverse 中，您可以在此处使用 purrr::map_dbl：

library(tidyverse)    
people %>% mutate(height = map_dbl(personstat, "height_mm"))