r - 按列位置将函数参数传递给 mutate_at

Question

我正在尝试收紧 %>%管道工作流，我需要将相同的函数应用于多列，但每次更改一个参数。我觉得purrr的 map或 invoke函数应该会有所帮助，但我无法理解它。

我的数据框包含预期生命周期、贫困率和家庭收入中位数的列。我可以将所有这些列名传递给 vars在 mutate_at , 使用 round作为应用于每个的函数，并可选择提供 digits争论。但是我想不出一种方法，如果存在的话，可以为 digits 传递不同的值与每一列相关联。我希望预期生命周期四舍五入为 1 位数，贫困四舍五入为 2，收入四舍五入为 0。

我可以打电话mutate在每一列上，但考虑到我可能有更多列都接收相同的功能，只更改了一个附加参数，我想要更简洁的东西。

library(tidyverse)

df <- tibble::tribble(
        ~name, ~life_expectancy,          ~poverty, ~household_income,
  "New Haven", 78.0580437642378, 0.264221051111753,  42588.7592521085
  )

在我的想象中，我可以做这样的事情:

df %>%
  mutate_at(vars(life_expectancy, poverty, household_income), 
            round, digits = c(1, 2, 0))

但是得到错误

Error in mutate_impl(.data, dots) : Column life_expectancy must be length 1 (the number of rows), not 3

使用 mutate_at而不是 mutate只是为了与我的理想情况具有相同的语法:

df %>%
  mutate_at(vars(life_expectancy), round, digits = 1) %>%
  mutate_at(vars(poverty), round, digits = 2) %>%
  mutate_at(vars(household_income), round, digits = 0)
#> # A tibble: 1 x 4
#>   name      life_expectancy poverty household_income
#>   <chr>               <dbl>   <dbl>            <dbl>
#> 1 New Haven            78.1    0.26            42589

数字映射使用每个 digits每列的选项，而不是按位置，给我 3 行，每行四舍五入到不同的位数。

df %>%
  mutate_at(vars(life_expectancy, poverty, household_income), 
            function(x) map(x, round, digits = c(1, 2, 0))) %>%
  unnest()
#> # A tibble: 3 x 4
#>   name      life_expectancy poverty household_income
#>   <chr>               <dbl>   <dbl>            <dbl>
#> 1 New Haven            78.1    0.3            42589.
#> 2 New Haven            78.1    0.26           42589.
#> 3 New Haven            78      0              42589

创建于 2018-11-13 由 reprex package (v0.2.1)

Answer 1

2 解决方案

mutate与 !!!
invoke是个好主意，但现在大多数人都不需要它 tidyverse功能支持!!!运算符(operator)，这是您可以执行的操作:

digits <- c(life_expectancy = 1, poverty = 2, household_income = 0)  
df %>% mutate(!!!imap(digits, ~round(..3[[.y]], .x),.))
# # A tibble: 1 x 4
#          name life_expectancy poverty household_income
#         <chr>           <dbl>   <dbl>            <dbl>
#   1 New Haven            78.1    0.26            42589

..3是初始数据帧，作为第三个参数通过调用结束时的点传递给函数。

写得更明确:

df %>% mutate(!!!imap(
  digits, 
  function(digit, name, data) round(data[[name]], digit),
  data = .))

如果您需要从旧界面开始(尽管我建议的界面会更灵活)，请先执行以下操作:

digits <- setNames(c(1, 2, 0), c("life_expectancy", "poverty", "household_income"))

mutate_at和 <<-

在这里，我们稍微弯曲了避免 <<- 的好习惯。只要有可能，但可读性很重要，而且这个真的很容易阅读。

digits <- c(1, 2, 0)
i <- 0
df %>%
  mutate_at(vars(life_expectancy, poverty, household_income), ~round(., digits[i<<- i+1]))
# A tibble: 1 x 4
#     name      life_expectancy poverty household_income
#     <chr>               <dbl>   <dbl>            <dbl>
#   1 New Haven            78.1    0.26            42589

(或者只是 df %>% mutate_at(names(digits), ~round(., digits[i<<- i+1])) 如果您在我的第一个解决方案中使用命名向量)