r - 在 data.frame 上使用 invoke_map() 或 exec()

Question

我有一个数据框，其中不同的行需要不同的评估来计算结果。这些评估中的每一个都在一个函数中实现，并且要使用的相应函数在数据框中的一列中指定。这是一个最小的例子:

f1 = function(a,...){return(2*a)}
f2 = function(a,b,...){return(a+b)}

df = data.frame(a=1:4,b=5:8,f=c('f1','f2','f2','f1'))

#Expected result:
  a b  f result
1 1 5 f1      2
2 2 6 f2      8
3 3 7 f2     10
4 4 8 f1      8

使用 pmap，我可以将一个函数应用于数据帧的每一行，我还阅读了关于 exec() 替换 invoke_map()，但我将两者结合起来的尝试似乎都没有奏效，因为 exec() 似乎只适用于列表:

df$result = purrr::pmap(df,df$f)
df$result = purrr::pmap(df$f,exec,df)
...

有没有比过滤每个函数的数据帧更优雅的方法，在每个过滤的数据帧上使用 pmap，然后将所有内容重新绑定(bind)在一起？

提前致谢!

编辑:我应该提到我的数据框有很多列，并且函数不需要相同的参数(例如，有些可能会跳过'''a'''，但需要'''b''' ).因此，我需要一种不需要显式传递参数的方法。

Answer 1

你可以用 exec() 和 pmap() 来做到这一点

f1 = function(a,...){return(2*a)}
f2 = function(a,b,...){return(a+b)}

df = data.frame(a= 1:4, b = 5:8, f = c('f1',' f2', 'f2', 'f1'))

require(purrr)
require(dplyr)

df |> mutate(result = pmap(list(f, a, b), exec))
#>   a b  f result
#> 1 1 5 f1      2
#> 2 2 6 f2      8
#> 3 3 7 f2     10
#> 4 4 8 f1      8

^{由 reprex package 创建于 2022-05-27 (v2.0.1)}

---

附言。您可能会遇到错误，因为您将命名参数传递给 exec()。当您 pmap(list(f = "f1", a = 1, b = 1), exec) 时，所有命名参数都传递给 ... 在 exec(.fn, ...)，因为没有一个列表元素被命名为 .fn。

在上面的示例中，列表元素在没有名称的情况下传递，因此第一个参数(通过 exec())假定为 .fn。

因此，您可以将建议的方法与 base::unname() 结合使用:

df |> relocate(f) |> unname() |> pmap(exec)
# [[1]]
# [1] 2
#
# [[2]]
# [1] 8
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# [[3]]
# [1] 10
#
# [[4]]
# [1] 8

如果没有 unname() 你会得到错误:

df |> relocate(f) |> pmap(exec)
# Error in .f(f = .l[[1L]][[i]], a = .l[[2L]][[i]], b = .l[[3L]][[i]], ...):
#   argument ".fn" is missing, with no default

或者，您可以将 df$f 重命名为 df$.fn 并传递整个 data.frame:

df |> rename(.fn = "f") |> pmap(exec)
# [[1]]
# [1] 2
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# [[2]]
# [1] 8
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# [[3]]
# [1] 10
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# [[4]]
# [1] 8