合并 purrr::map 中的函数答案

【问题标题】：Combining functions in purrr::map合并 purrr::map 中的函数
【发布时间】：2020-01-04 10:31:46
【问题描述】：

我正在使用 R 中的内置空气质量数据集下面是我的代码

f <- function(x){
             list(sd(x),median(x))
           }

 sapply(airquality,f)   

#output
  Ozone    Solar.R Wind     Temp     Month    Day     
 33.27597 91.1523 3.557713 9.529969 1.473434 8.707194
 31       207     9.7      79       7        16

我想要 same 输出但使用 purrr::map。我试过了-

map_dbl(airquality,.f)

但这不起作用。如何修复此代码？

【问题讨论】：

有多种方法可以做到这一点。您能否发布一个示例，您希望结果如何。因此，只需手动输入您希望 R 打印结果的方式
已编辑说明所需结果的问题

标签： r dplyr purrr

【解决方案1】：

您可以根据您想要的输出方式使用map_df/map_dfc 应用多个函数。

purrr::map_df(airquality, ~list(med = median(.x, na.rm = TRUE), sd = sd(.x, na.rm = TRUE)))

为了得到完全如图所示的预期输出，我们可以使用

purrr::map(airquality, f) %>%
    purrr::transpose() %>%
    dplyr::bind_rows()

# A tibble: 2 x 6
#  Ozone Solar.R  Wind  Temp Month   Day
#  <dbl>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1  33.3    91.2  3.56  9.53  1.47  8.71
#2  31     207    9.7  79     7    16

【讨论】：

缺少列名
@YOLO 更新了答案。现在应该可以了吧？

【解决方案2】：

基础R：

sapply(airquality, function(x){

    list(std_dev = sd(x, na.rm = TRUE), med = median(x, na.rm = TRUE))

  }
)

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以这样做：

airquality %>% summarise_all(.funs = list(m = median, s = sd))

您会得到一个数据集，其中的新列名称类似于 VAR_X，其中 VAR 是旧列名称之一，X 是 m 或 s，具体取决于该列是否为中位数或 SD。

  Ozone_m Solar.R_m Wind_m Temp_m Month_m Day_m  Ozone_s Solar.R_s   Wind_s
1      31       207    9.7     79       7    16 33.27597   91.1523 3.557713
    Temp_s  Month_s    Day_s
1 9.529969 1.473434 8.707194

【讨论】：

谢谢。但我想使用 purrr::map 来做到这一点。有什么方法可以使用地图吗？

【解决方案4】：

我们可以在base R中使用lapply

do.call(cbind, lapply(airquality, function(x) c(std_dev = sd(x, na.rm = TRUE),
             med = median(x, na.rm = TRUE))))
#       Ozone   Solar.R     Wind     Temp    Month      Day
#std_dev 32.98788  90.05842 3.523001  9.46527 1.416522  8.86452
#med     31.50000 205.00000 9.700000 79.00000 7.000000 16.00000

或使用data.table

library(data.table)
as.data.table(airquality)[, lapply(.SD, function(x)
   c(std_dev = sd(x, na.rm = TRUE), med = median(x,  na.rm = TRUE)))]

【讨论】：