r - 将一组函数应用于对象

Question

我有一个带有一组对象的数据框df$data以及应用于每个对象的一组规则df$rules .

df <- data.frame(
  data = c(1,2,3),
  rules = c("rule1", "rule1, rule2, rule3", "rule3, rule2"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

规则是

rule1 <- function(data) {
  data * 2
}

rule2 <- function(data) {
  data + 1
}

rule3 <- function(data) {
  data ^ 3
}

对于数据框中的每一行，我想应用 rules 中指定的所有规则柱子。规则应按顺序应用。

我发现了什么:

apply_rules <- function(data, rules) {
  for (i in 1:length(data)) {
    rules_now <- unlist(strsplit(rules[i], ", "))
    for (j in 1:length(rules_now)) {
      data[i] <- apply_rule(data[i], rules_now[j])
    }
  }
  return(data)
}

apply_rule <- function(data, rule) {
  return(sapply(data, rule))
}


apply_rules(df$data, df$rules)
# [1]   2 125  28

虽然这可行，但我很确定必须有更优雅的解决方案。在 SO 我可以找到很多关于 apply 的东西-函数和一个 post关于将许多函数应用于向量以及关于 chaining functions 的内容. Compose这个想法看起来很有希望，但我不知道如何调用 Compose以我的规则为字符串。 ( parse() 没用..)

有什么提示吗？

Answer 1

已经有一些很好的答案，但还有另一种选择——将管道链构建为字符串，然后对其进行评估。例如 - 对于第 1 行 - eval(parse(text = "1 %>% rule1"))给 2

eval_chain <- function(df) {
    eval(parse(text = paste(c(df$data, unlist(strsplit(df$rules, ", "))), collapse=" %>% ")))
}

df$value <- sapply(1:nrow(df), function(i) df[i, ] %>% eval_chain)
  # data               rules value
# 1    1               rule1     2
# 2    2 rule1, rule2, rule3   125
# 3    3        rule3, rule2    28