将 2 个数据框与函数相结合，例如笛卡尔积或交叉连接

Question

我想将两个不同大小的数据框与一个二进制函数（即str_count()）结合起来，这样df1（包含正则表达式）的行变成df2（包含文本数据）的列。

library(dplyr)

# dummy data
df1 <- 
  tribble(
    ~regex_name, ~regex_data
    , "reg1", "(\\w+ )"
    , "reg2", "\\d+"
  )

df2 <- 
  tribble(
    ~metadata, ~text
    , "meta1", "text 1"
    , "meta2", "text2 3 4"
  )

# should result in something like
df1_2 <- 
  tribble(
    ~metadata, ~text,       ~reg1, ~reg2
    , "meta1", "text 1",    1,     2
    , "meta2", "text2 3 4", 0,     3
  )

到目前为止我已经尝试过什么

在网上搜索了一下之后，我认为我可以采取一些可能的方法，这些方法涉及一些问题，或者可能是一些不必要的中间步骤。

1. 一个。使用full_join（加入by= 什么？） 湾。后跟tidyr::spread()，（或pivot_wider()??）
2. 使用purrr::cross2()（或cross_dfr()）（但它给出了错误的结构？）后跟（b1.b）
3. 使用purrr::map2() 和mutate 的某种组合（我无法使其正常工作，map2 要求数据帧的长度相同）

正则表达式的使用只是一个例子（也是我正在使用的）。 此外，虽然我使用的是tidyverse 库，但任何其他优雅（简单？）的解决方案都可以正常工作（如果中间步骤太多，我很容易出错）。

Answer 1

这个answer 提到使用tidyr::crossing。与purrr::cross2 不同，它保留数据帧。这可能很简单，但我想知道是否可以一步完成？

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr) # for example function

crossing(df1, df2) %>%
  mutate(regex_data = text %>% str_count(regex_data)) %>%
  pivot_wider(names_from = regex_name, values_from = regex_data) # as alternative to spread
#> # A tibble: 2 x 4
#>   metadata text       reg1  reg2
#>   <chr>    <chr>     <int> <int>
#> 1 meta1    text 1        1     1
#> 2 meta2    text2 3 4     2     3