r - map_dfr : populate . id 列带有字符串标签而不是没有 .x 命名的索引

Question

我想标注.id map_dfr 的输出中的列条目使用单词而不是索引值，但我的输入未命名(即 how map accepts string values for .id )。

将名称映射到 .id 的最佳方法是什么？在这种情况下的领域？

示例数据:

n <- 20
df <- data.frame(foo_1=rnorm(n), foo_2=rnorm(n), foo_3=rnorm(n), 
                 foo_a=runif(n), t_foo=runif(n),
                 bar_1=rnorm(n), bar_2=rnorm(n), bar_3=rnorm(n), 
                 bar_a=runif(n), t_bar=runif(n))

两者 foo和 bar是心理测量量表，我想测量每个量表的可靠性，使用 psych::alpha() .
唯一相关的列具有命名模式 foo_<int> (对于 foo 比例)或 bar_<int>为 bar比例(因此下面的正则表达式匹配)。

实际上，我有许多尺度，以及构成每个尺度的许多列。所以我想 map可能是进行计算的好方法，如下所示:

require(psych)
require(tidyverse)

categories <- c("foo", "bar")

categories %>%
  map_dfr(~df %>% 
            select(matches(paste0("^",.x,"_?\\d"))) %>% 
            do(psych::alpha(., check.keys=TRUE)$total), .id="scale") %>%
  select(scale, raw_alpha, std.alpha)

  scale raw_alpha std.alpha
1     1 0.2275679 0.2791238
2     2 0.4141225 0.4130054

但我要 scale取值 foo和 bar :

  scale raw_alpha std.alpha
1   foo 0.2275679 0.2791238
2   bar 0.4141225 0.4130054

在这个玩具示例中，手动创建 categories <- c(foo="foo", bar="bar") 也不错。 ，但是有很多需要付出太多努力的尺度。

我的一个想法是自动化 foo="foo"使用类似 zip 的方法来自 Python，用于创建键值对向量，例如 c(scale_name="scale_name",...) ，但我不知道如何在 R 中做到这一点。无论如何，这种方法不是很漂亮(尽管我很乐意只满足于功能性)。

关于如何最好地获得我正在寻找的输出格式的任何建议？

Answer 1

除非我遗漏了一些更复杂的问题，否则很容易解决。您只需添加 mutate内map_dfr ，因此您正在根据传递给 map_dfr 的值创建一列.你可以放弃 .id位并使用 mutate调用 scale柱子;我只是想展示scale和 scale_cat并排。

library(tidyverse)

set.seed(123)
n <- 20
df <- data.frame(foo_1=rnorm(n), foo_2=rnorm(n), foo_3=rnorm(n), 
                                 foo_a=runif(n), t_foo=runif(n),
                                 bar_1=rnorm(n), bar_2=rnorm(n), bar_3=rnorm(n), 
                                 bar_a=runif(n), t_bar=runif(n))

categories <- c("foo", "bar")

categories %>%
    map_dfr(~df %>% 
                        select(matches(paste0("^",.x,"_?\\d"))) %>% 
                        do(psych::alpha(., check.keys=TRUE)$total) %>%
                        mutate(scale_cat = .x), 
                    .id="scale") %>%
    select(scale, scale_cat, raw_alpha, std.alpha)
#>   scale scale_cat raw_alpha std.alpha
#> 1     1       foo 0.2606448 0.2601066
#> 2     2       bar 0.4571981 0.4827263

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