按行 r 映射嵌套数据

Question

我的数据看起来像这样（再次感谢 dput！）：

dat <- structure(list(vars = c("var_1", "var_2"), data = list(structure(list(
  time = 1:10, value = c(1:10
  )), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
  )), structure(list(time = 1:10, value = c(11:20
  )), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
  ))), mu = c(1, 2), stdev = c(1,2)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"),
  row.names = c(NA,-2L))

我正在尝试改变一个额外的列，该列在每一行上映射一个函数。例如，使用 dat$mu[1] 和 dat$stdev[1] 为 dat$data[[1]]$value 中嵌套变量的每个元素计算 dnorm，然后继续对第二行执行相同操作。

我想改变的列是一个 tibble [10 x 1]，每一行都包含这个作为输出：

dnorm(dat$data[[1]]$value, mean = dat$mu[1], sd = dat$stdev[1])
dnorm(dat$data[[2]]$value, mean = dat$mu[2], sd = dat$stdev[2])

我尝试过的方法不起作用但可能很接近？：

# This alternates between mean and stdev for each element of each nested variable
dat_1 <- dat %>% 
  mutate(z = map(data, ~ dnorm(.x$value, mean = dat$mu, sd = dat$stdev)))
# apply by row has structure issues
dat_2 <- dat %>% 
  apply(MARGIN = 1, function(x){
  mutate(x, z = map(data, ~ dnorm(.x$value, mean = dat$mu, sd = dat$stdev)))
    })

像 dat_3 <- dat %>% mutate(sigma = map(data, ~ sum(.x$value))) 这样的基本映射函数可以正常工作，而无需引用 df 中的其他值。这是我以这种方式使用嵌套数据和地图的早期阶段 - 一直在查看所有地图功能的文档以尝试解决这个问题，但还没有运气！如果这很清楚，我可以尝试澄清 - 在此先感谢！

Answer 1

我们可以使用平行图：

library(purrr)
library(dplyr)

expected_out1 <- dnorm(dat$data[[1]]$value, mean = dat$mu[1], sd = dat$stdev[1])
expected_out2 <- dnorm(dat$data[[2]]$value, mean = dat$mu[2], sd = dat$stdev[2])

out <- 
  dat %>% 
  mutate(z = pmap(list(map(data, "value"), mu, stdev), dnorm))

all.equal(out$z, list(expected_out1, expected_out2))
# [1] TRUE