r - 相当于 tidyverse 中的一行应用()？

Question

我想在 data.frame 中插入一个新列，当行中至少有一个缺失值时，该值为 TRUE，否则为 FALSE。

对于那个问题，apply是一个完美的用例:

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tab <- data.frame(a = 1:10, b = c(NA, letters[2:10]), c = c(LETTERS[1:9], NA))

tab$missing <- apply(tab, 1, function(x) any(is.na(x)))

但是，我加载了 strict包，并收到此错误: apply() coerces X to a matrix so is dangerous to use with data frames.Please use lapply() instead.
我知道我可以安全地忽略这个错误，但是，我想知道是否有一种方法可以使用 tidyverse 包之一对其进行编码， 以简单的方式 .我尝试使用 dplyr 失败:

tab %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(missing = any(is.na(.), na.rm = TRUE))

Answer 1

如果你想避免强制转换为矩阵，你可以使用 purrr::pmap ，它并行迭代列表的元素并将它们传递给函数:

library(tidyverse)

tab <- data_frame(a = 1:10, 
                  b = c(NA, letters[2:10]), 
                  c = c(LETTERS[1:9], NA))

tab %>% mutate(missing = pmap_lgl(., ~any(is.na(c(...)))))
#> # A tibble: 10 x 4
#>        a     b     c missing
#>    <int> <chr> <chr>   <lgl>
#>  1     1  <NA>     A    TRUE
#>  2     2     b     B   FALSE
#>  3     3     c     C   FALSE
#>  4     4     d     D   FALSE
#>  5     5     e     E   FALSE
#>  6     6     f     F   FALSE
#>  7     7     g     G   FALSE
#>  8     8     h     H   FALSE
#>  9     9     i     I   FALSE
#> 10    10     j  <NA>    TRUE

在函数中， c需要拉取所有传递给函数的参数 ...成一个向量，可以传递给 is.na并与 any 一起折叠. *_lgl后缀 pmap将结果简化为 bool 向量。

请注意，虽然这避免了强制转换为矩阵，但它不一定比这样做的方法更快，因为矩阵运算在 R 中进行了高度优化。 显式强制转换为矩阵可能更有意义，例如

tab %>% mutate(missing = rowSums(is.na(as.matrix(.))) > 0)

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