在 purrr::pmap_dfc() 中为临时名称设置警告前的名称答案

【问题标题】：Set names before warning for temporary names in purrr::pmap_dfc()在 purrr::pmap_dfc() 中为临时名称设置警告前的名称
【发布时间】：2021-12-31 04:06:09
【问题描述】：

这主要是一个美学问题，因为我得到了我想要的输出。在下面的代码中，我希望将名称与 pmap 语句一起添加到数据框中，这样我就不会收到临时名称的警告。我错过了什么？谢谢！

num_covariates<-4
num_observations<-1000
betas<-c(1,2,3,4)
powers<-c(1,2,3,4)

sim_data<-pmap_dfc(.l = lst(grid=rep(num_observations,num_covariates),
                             power=powers),
                    .f = function(grid,power){((1:grid)^power)})%>%
  set_names(paste0("x",1:num_covariates))

【问题讨论】：

标签： r tidyverse purrr

【解决方案1】：

我们可以在 tidyverse 包中使用一些可用的粘合语法：

library(tidyverse)

num_covariates<-4
num_observations<-1000
betas<-c(1,2,3,4)
powers<-c(1,2,3,4)

sim_data <- lst(grid=rep(num_observations,num_covariates),power=powers, n_names = 1:num_covariates) %>% 
              pmap_dfc(~ tibble('X{..3}' := ((1:..1)^..2)))

sim_data
#> # A tibble: 1,000 × 4
#>       X1    X2    X3    X4
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1     1     1     1     1
#>  2     2     4     8    16
#>  3     3     9    27    81
#>  4     4    16    64   256
#>  5     5    25   125   625
#>  6     6    36   216  1296
#>  7     7    49   343  2401
#>  8     8    64   512  4096
#>  9     9    81   729  6561
#> 10    10   100  1000 10000
#> # … with 990 more rows

#or

lst(grid=rep(num_observations,num_covariates),power=powers, n_names = 1:num_covariates) %>% 
  pmap_dfc(function(grid, power, n_names) tibble('X{n_names}' := ((1:grid)^power)))
#> # A tibble: 1,000 × 4
#>       X1    X2    X3    X4
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1     1     1     1     1
#>  2     2     4     8    16
#>  3     3     9    27    81
#>  4     4    16    64   256
#>  5     5    25   125   625
#>  6     6    36   216  1296
#>  7     7    49   343  2401
#>  8     8    64   512  4096
#>  9     9    81   729  6561
#> 10    10   100  1000 10000
#> # … with 990 more rows

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 11 月 20 日创建}

【讨论】：

【解决方案2】：

摆脱消息的一种选择是在函数中设置名称，如下所示：

num_covariates <- 4
num_observations <- 1000
betas <- c(1, 2, 3, 4)
powers <- c(1, 2, 3, 4)

library(purrr)
library(tibble)

sim_data <- pmap_dfc(
  .l = lst(
    name = paste0("x", 1:num_covariates),
    grid = rep(num_observations, num_covariates),
    power = powers
  ),
  .f = function(name, grid, power) {
    setNames(tibble((1:grid)^power), name)
  }
)
sim_data
#> # A tibble: 1,000 × 4
#>       x1    x2    x3    x4
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1     1     1     1     1
#>  2     2     4     8    16
#>  3     3     9    27    81
#>  4     4    16    64   256
#>  5     5    25   125   625
#>  6     6    36   216  1296
#>  7     7    49   343  2401
#>  8     8    64   512  4096
#>  9     9    81   729  6561
#> 10    10   100  1000 10000
#> # … with 990 more rows

【讨论】：