r - 将具有多变量函数列表变量的数据框应用于具有函数参数的数据框

Question

这个数据框包含我称之为“数据”的东西:

library(tidyverse)
df_d <- data_frame(key = c("cat", "cat", "dog", "dog"), 
               value_1 = c(1,2,3,4), 
               value_2 = c(2,4,6,8))

这是我打算用作函数查找表之类的数据框。 f是单变量函数和 f2是一个多变量函数:

df_f <- data_frame(key = c("cat", "dog"),
               f = c(function(x) x^2, function(x) sqrt(x)),
               f2 = c(function(x) (x[1]+x[2])^2, function(x) sqrt(x[1]+x[2])))

我可以轻松制作一个数据框，以便任何 cat行获取 cat函数和任何 dog行获取 dog职能:

df_both <- left_join(df_d, df_f)

我能够弄清楚如何应用每个 f功能，比如说， value_1列获取:

df_both %>% mutate(result = invoke_map_dbl(f, value_1))        
#> # A tibble: 4 x 6
#>   key   value_1 value_2 f      f2     result
#>   <chr>   <dbl>   <dbl> <list> <list>  <dbl>
#> 1 cat      1.00    2.00 <fn>   <fn>     1.00
#> 2 cat      2.00    4.00 <fn>   <fn>     4.00
#> 3 dog      3.00    6.00 <fn>   <fn>     1.73
#> 4 dog      4.00    8.00 <fn>   <fn>     2.00

我的问题是:如何创建列 result2接受 f2 中的每个函数并用作其输入 c(value_1, value_2) .如果重新定义 f2 中的函数成为两个变量的显式函数会使事情变得容易得多，这也很好。

期望的输出:

#> # A tibble: 4 x 7
#>   key   value_1 value_2 f      f2     result result2
#>   <chr>   <dbl>   <dbl> <list> <list>  <dbl>   <dbl>
#> 1 cat      1.00    2.00 <fn>   <fn>     1.00    9.00
#> 2 cat      2.00    4.00 <fn>   <fn>     4.00   36.0 
#> 3 dog      3.00    6.00 <fn>   <fn>     1.73    3.00
#> 4 dog      4.00    8.00 <fn>   <fn>     2.00    3.46

(这个问题是由今天早些时候的一个不幸的自删除问题引发的。)

Answer 1

“如果将 f2 中的函数重新定义为两个变量的显式函数会使事情变得容易得多，那也很好。”

是的，我认为这将是一种更自然的情况。否则数据将按行存储，并且可能应该重新整形。

重新定义你的功能:

df_f <- data_frame(key = c("cat", "dog"),
                   f = c(function(x) x^2, function(x) sqrt(x)),
                   f2 = c(function(x, y) (x + y)^2, function(x, y) sqrt(x + y)))
df_both <- left_join(df_d, df_f)

现在您再次使用 map_invoke , 路过 .x作为列表，尽管您需要使用 transpose 将列表翻转过来:

mutate(
  df_both,
  result  = invoke_map_dbl(f, value_1),
  result2 = invoke_map_dbl(f2, transpose(list(value_1, value_2)))
)

# A tibble: 4 x 7
  key   value_1 value_2 f      f2     result result2
  <chr>   <dbl>   <dbl> <list> <list>  <dbl>   <dbl>
1 cat        1.      2. <fn>   <fn>     1.00    9.00
2 cat        2.      4. <fn>   <fn>     4.00   36.0 
3 dog        3.      6. <fn>   <fn>     1.73    3.00
4 dog        4.      8. <fn>   <fn>     2.00    3.46

一组三个参数函数将简单地扩展到 invoke_map_dbl(f3, transpose(list(value_1, value_2, value_3))
请注意，这种方法不适用于大型数据集，因为您没有使用矢量化。

一个更具可扩展性的替代方案可能涉及嵌套，您至少在每个组中应用每个函数一次:

df_both %>% 
  group_by(key) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(data = map(
    data, 
    ~mutate(., result = first(f)(value_1), result2 = first(f2)(value_1, value_2))
    )) %>% 
  unnest()

这给出了相同的结果。