如何循环遍历dplyr中的数字答案

【问题标题】：How to loop through numbers in dplyr如何循环遍历dplyr中的数字
【发布时间】：2019-05-08 11:48:13
【问题描述】：

我编写了一个查询，它根据百分比 (A) 给出误报的数量。我想计算出不同百分比会产生多少误报。

我知道我每次都可以更改 A，但我想使用最小 A、最大 A 和介于 (10, 20 ..., 100) 之间的每 10 个数字来自动化该过程

示例代码

df <- tibble("id" = 1:100, "Perc_change" = rnorm(100, mean = 15, sd = 5), "v1" = rnorm(100, mean = 0, sd = 4))

A <- 10

df %>% 
  mutate(x1 = if_else(Perc_change > A, 1, 0),
         x2 = if_else((Perc_change > A) & (v1 > 0 )), 1, 0)) %>% 
  select(x1,x2) %>% 
  summarise(perc = A,
            true = sum(x1 ==1),
            false = sum(x1 == 1 & x2 == 0),
            true_perc = true/(true+false)*100)

我想要一个表格，显示不同 A 值的 A、true、false、true_perc。

这是我的表的当前输出


A   true  false  true_perc
10  120    80      60

我希望桌子是这样的：

A   true    false    true_perc
10  19721    33767      37
20  18541    29720      38
...
100 10203    11431      47

【问题讨论】：

请包含一个输入示例，而不是你得到的输出（供其他人测试代码）
如果您偶尔执行此步骤，请将输出存储到文件中，并使用 append = TRUE 写入该文件

标签： r loops dplyr using

【解决方案1】：

如果我们想循环，我们可以使用map from purrr

library(tidyverse)
map_df(seq(10, 100, by = 10), ~ 
      df %>% 
         transmute(x1 = as.integer(Perc_change  > .x),
                   x2 = as.integer(x1 & (v1 > 0)) ) %>% 
         summarise(perc = .x, 
                   true = sum(x1), 
                   false = sum(x1 & !x2 ), 
                   true_perc = true/(true + false) * 100))

【讨论】：