在整行上使用 purrr rowwise 而不是 apply()答案

【问题标题】：Using purrr rowwise instead of apply() on whole row在整行上使用 purrr rowwise 而不是 apply()
【发布时间】：2019-09-28 03:39:46
【问题描述】：

我想用 purrr 函数替换 apply()（及其派生词）。

我有一个像这样的data.frame：

> df
  V1 V2 V3
1 NA  2  3
2  2 NA  3
3  3  3 NA

我想逐行应用两个函数：min(x, na.rm = T) 和 which.min(x)，并将结果作为数据框返回。

如果我知道有多少列，我可以做例如这个：

pmap_dfr(df, function(V1, V2, V3) {data.frame(min = pmin(V1, V2, V3, na.rm = T),
                                              where = which.min(c(V1, V2, V3)))})

  min where
1   2     2
2   2     1
3   3     1

如何让pmap() 或任何其他purrr 函数将整行作为参数，就像apply()does 一样？

func <- function(x) {data.frame(min = min(x, na.rm = T), where = which.min(x))}

> Reduce(rbind, apply(df,1, func))
    min where
V2    2     2
V1    2     1
V11   3     1

我可能只是错过了一个功能或一些技巧。感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： r apply purrr

【解决方案1】：

如果您使用省略号，您的解决方案将适用于所有列。

pmap_dfr(df, ~data.frame(min = min(..., na.rm = TRUE), where = which.min(c(...)))) 

  min where
1   2     2
2   2     1
3   3     1

【讨论】：

【解决方案2】：

一种可能是：

df %>%
 mutate(min = invoke(pmin, na.rm = TRUE, .),
        where = max.col(!is.na(-.)[, 1:length(.)], ties.method = "first"))

  V1 V2 V3 min where
1 NA  2  3   2     2
2  2 NA  3   2     1
3  3  3 NA   3     1

或者，如果您只想保留最后两列：

df %>%
 transmute(min = invoke(pmin, na.rm = TRUE, .),
        where = max.col(!is.na(-.)[, 1:length(.)], ties.method = "first"))

【讨论】：

您可以使用transmute 只保留最后一行。

【解决方案3】：

不是purrr-解决方案，而是data.table oneliner。

library(data.table)

dt <- fread("row V1 V2 V3
1 NA  2  3
2  2 NA  3
3  3  3 NA")

melt(dt, id.vars = "row")[ , .SD[which.min(value)], by = row]

   row variable value
1:   1       V2     2
2:   2       V1     2
3:   3       V1     3

【讨论】：