在地图循环中使用作为字符串的函数名称？答案

【问题标题】：Use a function name that's a string in map loop?在地图循环中使用作为字符串的函数名称？
【发布时间】：2021-03-26 14:07:00
【问题描述】：

一些代码：

mymtcars <- mtcars %>% head %>% rownames_to_column('model') %>% group_by(vs) %>% nest
mymtcars
     vs data             
  <dbl> <list>           
1     0 <tibble [3 × 11]>
2     1 <tibble [3 × 11]>

我可以在这个列表列 df 上拟合一个线性模型，如下所示：

mymtcars %>% 
+   mutate(mod = map(.x = data, ~ lm(.x$mpg ~ .x$cyl)))
# A tibble: 2 x 3
# Groups:   vs [2]
     vs data              mod   
  <dbl> <list>            <list>
1     0 <tibble [3 × 11]> <lm>  
2     1 <tibble [3 × 11]> <lm>

如果我的函数名是一个字段怎么办？

mymtcars2 <- mtcars %>% head %>% rownames_to_column('model') %>% group_by(vs) %>% nest %>% crossing(func = c('lm'))
> mymtcars2
# A tibble: 2 x 3
     vs data              func 
  <dbl> <list>            <chr>
1     0 <tibble [3 × 11]> lm   
2     1 <tibble [3 × 11]> lm

我试了一下：

mymtcars2 %>% 
+   mutate(mod = map2(.x = data, .y = func, ~ .y(.x$mpg ~ .x$cyl)))
Error: Problem with `mutate()` input `mod`.
x could not find function ".y"
ℹ Input `mod` is `map2(.x = data, .y = func, ~.y(.x$mpg ~ .x$cyl))`.

如何传递函数在map中调用，然后在上面的块中调用？

【问题讨论】：

标签： r purrr

【解决方案1】：

可能在 map2 中使用match.fun，如下所示：

   models <-  mymtcars2 %>% 
       mutate(mod = map2(.x = data, .y = func, ~ match.fun(.y)(.x$mpg ~ .x$cyl)))

输出：

[[1]]

Call:
match.fun(.y)(formula = .x$mpg ~ .x$cyl)

Coefficients:
(Intercept)       .x$cyl  
  36.926733    -2.728218  


[[2]]

Call:
match.fun(.y)(formula = .x$mpg ~ .x$cyl)

Coefficients:
(Intercept)       .x$cyl  
    41.9400      -3.8025

【讨论】：

【解决方案2】：

我也发现可以用get：

mymtcars2 %>% 
  mutate(mod = map2(.x = data, .y = func, ~ get(.y)(.x$mpg ~ .x$cyl)))

不确定何时使用其中一个。

【讨论】：

【解决方案3】：

一个不同的选项可能是：

mymtcars2 %>%
    mutate(mod = map2(.x = data,
                      .y = func,
                      ~ exec(.y, mpg ~ cyl, data = .x)))

     vs data              func  mod   
  <dbl> <list>            <chr> <list>
1     0 <tibble [3 × 11]> lm    <lm>  
2     1 <tibble [3 × 11]> lm    <lm>

【讨论】：

这看起来很有趣。我阅读了 exec 的文档，但并没有真正遵循或理解它？它是简单地将一个字符串翻译成它的等效函数，就像上面读到的那样，还是比这更微妙？

【解决方案4】：

由于 {dplyr} >= 1.0 此类问题可以通过dplyr::rowwise 解决。我们可以将它与经典的do.call 一起使用，在这种情况下，我们必须将参数包装在list() 中，或者与rlang::exec 一起使用。使用dlpyr::rowwise，我们不需要map2，这使得事情更具可读性，因为.x.y 没有lambda 函数。但是，由于输出列存储lm 对象（而不是原子向量），因此必须将结果包装在mod = list(...) 中。

library(tidyverse)

mymtcars2 %>% 
  rowwise %>% 
  mutate(mod = list(do.call(func, list(mpg ~ cyl, data = data))))
#> # A tibble: 2 x 4
#> # Rowwise: 
#>      vs data              func  mod   
#>   <dbl> <list>            <chr> <list>
#> 1     0 <tibble [3 × 11]> lm    <lm>  
#> 2     1 <tibble [3 × 11]> lm    <lm>

mymtcars2 %>% 
  rowwise %>% 
  mutate(mod = list(exec(func, mpg ~ cyl, data = data)))
#> # A tibble: 2 x 4
#> # Rowwise: 
#>      vs data              func  mod   
#>   <dbl> <list>            <chr> <list>
#> 1     0 <tibble [3 × 11]> lm    <lm>  
#> 2     1 <tibble [3 × 11]> lm    <lm>

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2021 年 8 月 28 日创建}

【讨论】：