如何在管道运算符中使用应用功能答案

【问题标题】：How to use apply function in a pipe operator如何在管道运算符中使用应用功能
【发布时间】：2020-06-07 15:44:39
【问题描述】：

我有一个数据框，它有几个字符列，后跟几个数字列。我想使用 %>% 运算符添加一个新列，这是每行数字列中的最大值。

假设数据框如下所示：

字符1，字符2，值1，值2，值3

"字符串", "字符串", 5, 7, 4

"字符串", "字符串", 3, 4, 2

"字符串", "字符串", 2, 8, 6

那么新列的第一行应该是 7，第二行应该是 4，最后一行应该是 8。我正在尝试在管道运算符中使用 apply 功能，但它无法正常工作。

new_df <- old_df %>%
  mutate(new_column = apply(value1:value3, 1, max))

返回错误：数值表达式只有第一次使用的 XXX 值。

我也尝试使用 max(value1: value3) 代替 apply 但这也不起作用。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

您可以从dplyr 使用rowwise：

library(dplyr)
df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(new_column = max(c_across(value1:value2)))

# A tibble: 3 x 6
# Rowwise: 
  character1 character2 value1 value2 valu3 new_column
  <chr>      <chr>       <int>  <int> <int>      <int>
1 string     string          5      7     4          7
2 string     string          3      4     2          4
3 string     string          2      8     6          8

数据

library(tidyverse)
df <- tibble::tribble(
          ~character1,           ~character2, ~value1, ~value2, ~valu3,
  "string", "string", 5L, 7L, 4L,
  "string", "string", 3L, 4L, 2L,
  "string", "string", 2L, 8L, 6L
  )

【讨论】：

【解决方案2】：

我们也可以使用pmax

library(dplyr)
library(purrr)
df %>%
   mutate(new_column = reduce(select(., starts_with('value')), pmax))
# A tibble: 3 x 6
#  character1 character2 value1 value2 valu3 new_column
#  <chr>      <chr>       <int>  <int> <int>      <int>
#1 string     string          5      7     4          7
#2 string     string          3      4     2          4
#3 string     string          2      8     6          8

数据

df <- structure(list(character1 = c("string", "string", "string"), 
    character2 = c("string", "string", "string"), value1 = c(5L, 
    3L, 2L), value2 = c(7L, 4L, 8L), valu3 = c(4L, 2L, 6L)), row.names = c(NA, 
-3L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

【讨论】：