map_int() 向量化用户定义的函数答案

【问题标题】：map_int() to vectorize user defined functionmap_int() 向量化用户定义的函数
【发布时间】：2018-05-03 08:11:49
【问题描述】：

我定义了以下函数，它计算一个周期内的工作日数。

library(tidyverse)
library(lubridate)
fx_weekdays <- function(start_date, end_date){
  start_date <- as_date(start_date)
  end_date <- as_date(end_date)
  sum(!weekdays(seq(start_date, end_date, "days")) %in% c("Friday", "Saturday"))
}

接下来我想使用 map_int() 循环以下数据框，并添加一个新列来捕获结果。

df <- data.frame(start_date=c('2018-1-1','2018-2-1'),
           end_date=c('2018-1-31','2018-2-28'))

df %>% 
  mutate(n_weekday = map_int(df, fx_weekdays(start_date, end_date)))

我收到一个错误。

mutate_impl(.data, dots) 中的错误：评估错误：'from' must 长度为 1。

我不知道我错过了什么，因为以下示例按预期工作。

fx_weekdays('2018-3-12', '2018-4-12')

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

改用map2_int怎么样？

library(tidyverse)
library(lubridate)
df %>% mutate(n_weekday = map2_int(start_date, end_date, fx_weekdays))
#>   start_date  end_date n_weekday
#> 1   2018-1-1 2018-1-31        23
#> 2   2018-2-1 2018-2-28        20

【讨论】：

map_int 和 map2_int 有什么区别？
@ronencozen，map2 函数允许您提供两个参数以在提供给函数时并行迭代（而不是 map 的一个参数）。在这种情况下，我们需要将start_date 和end_date 都提供给fx_weekdays()。为了比较，不妨看看purrr.tidyverse.org/reference/map.html 的map 示例与purrr.tidyverse.org/reference/map2.html 的一些map2 示例

【解决方案2】：

我不确定您是否需要map_int，但是您可以使用rowwise 来完成

df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(n_weekday = fx_weekdays(start_date, end_date))

#  start_date end_date  n_weekday
#  <fct>      <fct>         <int>
#1 2018-1-1   2018-1-31        23
#2 2018-2-1   2018-2-28        20

我相信您一定知道您也可以使用 base R mapply 来执行此操作。

df$n_weekday <- mapply(fx_weekdays, df$start_date, df$end_date)

df
#  start_date  end_date n_weekday
#1   2018-1-1 2018-1-31        23
#2   2018-2-1 2018-2-28        20

【讨论】：

有趣的方法，谢谢！