在 dplyr::mutate 中应用自定义函数时出现意外值答案

【问题标题】：Unexpected values while applying custom function in dplyr::mutate在 dplyr::mutate 中应用自定义函数时出现意外值
【发布时间】：2017-03-06 18:29:03
【问题描述】：

我的数据如下所示：

library(tidyverse)

df <- tribble(
    ~y_val, ~z_val,
    2, 4,
    5, 3, 
    8, 2, 
    1, 1, 
    9, 3)

我有自定义函数fun_b()，我想通过 dplyr::mutate 调用将其应用于数据框。但是，fun_b() 使用函数 fun_a()，其中有一个循环：

fun_a <- function(x, y, z, times = 1) {

    df <- data.frame()
    for (i in 1:times) {
        x <- x * 2 + i * x
        y <- y / 3 + i * y
        z <- z + 1 + z * i
    d <- data.frame(x, y, z)
    df <- rbind(df, d)
    }
    return(df)
}

fun_b <- function(x, y, z, times = 1) {
    df <- fun_a(x, y, z, times)
    x_r <- sum(df$x)
    y_r <- sum(df$y)
    z_r <- sum(df$z)
    val <- x_r / y_r * z_r
    return(val)
}

当我运行自定义函数时：

df %>% 
    mutate(test = fun_b(x = 1, y = y_val, z = z_val, times = 1))

test 中的每个变异值都显示相同的值 (13.95)。那没有意义！例如，tibble (y_val = 2, z_val = 4) 中的第一行应该是 10.125！

fun_b(x = 1, y = 2, z = 4, times = 1)

这是怎么回事？

【问题讨论】：

您只需要按行分组，即df %>% rowwise() %>% mutate(test = fun_b(x = 1, y = y_val, z = z_val, times = 1)) 或只需取出sum 调用，以便您的函数可矢量化

标签： r dplyr tidyverse

【解决方案1】：

试试下面的

df %>% 
    group_by(y_val, z_val) %>% 
    mutate(test = fun_b(x = 1, y = y_val, z = z_val, times = 1))

它给了我 10.125。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以按行分组，以便为每一行单独评估函数：

df %>% 
    rowwise() %>%
    mutate(test = fun_b(x = 1, y = y_val, z = z_val, times = 1))

## Source: local data frame [5 x 3]
## Groups: <by row>
## 
## # A tibble: 5 × 3
##   y_val z_val     test
##   <dbl> <dbl>    <dbl>
## 1     2     4 10.12500
## 2     5     3  3.15000
## 3     8     2  1.40625
## 4     1     1  6.75000
## 5     9     3  1.75000

或编辑 fun_b 以使其矢量化，或者让 R:

df %>% mutate(test = Vectorize(fun_b)(x = 1, y = y_val, z = z_val, times = 1))

## # A tibble: 5 × 3
##   y_val z_val     test
##   <dbl> <dbl>    <dbl>
## 1     2     4 10.12500
## 2     5     3  3.15000
## 3     8     2  1.40625
## 4     1     1  6.75000
## 5     9     3  1.75000

【讨论】：