r - R 操作中的一对一应用/映射

Question

我在 list 中有 3 个小标题，我想为每个小标题添加一个具有不同值的列。我发现除了使用通常的 for 循环之外很难做到这一点(当然，for 可能是这个用例中的最佳解决方案，但我很好奇是否有聪明的解决方案)。

library(tibble)
library(dplyr)

t1 <- tibble(a=1:10, b=2:11, c=3:12)
t2 <- tibble(a=1:10, b=2:11, c=3:12)
t3 <- tibble(a=1:10, b=2:11, c=3:12)
tlist <- list(t1, t2, t3)

names <- c("A", "B", "C")

我想要实现的结果与我们在每个 tibble 上执行 dplyr::mutate 以添加带有 names 值的额外列的结果相同分别；举例说明:

t1 %>% mutate(name=names[1])
t2 %>% mutate(name=names[2])
t3 %>% mutate(name=names[3])

我已经尝试过 lapply、sapply 和 mapply(以及其中两者的一些组合)或 purrr::map，我看不到在单个 tibble 上应用单个值的 mutate 操作的方法(即，一对一应用/映射)。 Python 有 zip，它有时会创建一对我们可以在 apply 函数中轻松访问的值，但我们在 R.

R 中的一段 pusedo-ish 代码(模仿 Python 中的 zip 的样子):

args <- pair(tlist, names)

add.col <- function(arg.pair) -> {
    arg.pair[[1]] %>% mutate(name=arg.pair[[2]])
}

res <- args %>% lapply(add.col)

请注意，apply 函数不接受 Pair 对象(来自 stats 包的实用程序)。

随着我越来越沉迷于apply，这很可能是我的盲点；有没有一种巧妙的方法来进行这种一对一映射？

Answer 1

使用map2:

library(purrr)
library(dplyr)
map2(tlist, names, 
     ~ .x %>% 
       mutate(name = .y))

或者在带有 Map 的 base R 中:

Map(function(x, y) transform(x, name = y), tlist, names)

输出:

[[1]]
# A tibble: 10 × 4
       a     b     c name 
   <int> <int> <int> <chr>
 1     1     2     3 A    
 2     2     3     4 A    
 3     3     4     5 A    
 4     4     5     6 A    
 5     5     6     7 A    
 6     6     7     8 A    
 7     7     8     9 A    
 8     8     9    10 A    
 9     9    10    11 A    
10    10    11    12 A    

[[2]]
# A tibble: 10 × 4
       a     b     c name 
   <int> <int> <int> <chr>
 1     1     2     3 B    
 2     2     3     4 B    
 3     3     4     5 B    
 4     4     5     6 B    
 5     5     6     7 B    
 6     6     7     8 B    
 7     7     8     9 B    
 8     8     9    10 B    
 9     9    10    11 B    
10    10    11    12 B    

[[3]]
# A tibble: 10 × 4
       a     b     c name 
   <int> <int> <int> <chr>
 1     1     2     3 C    
 2     2     3     4 C    
 3     3     4     5 C    
 4     4     5     6 C    
 5     5     6     7 C    
 6     6     7     8 C    
 7     7     8     9 C    
 8     8     9    10 C    
 9     9    10    11 C    
10    10    11    12 C