跨列表类型的列执行计算答案

【问题标题】：perform calculation across columns of type list跨列表类型的列执行计算
【发布时间】：2021-08-06 10:31:10
【问题描述】：

我有一个包含列表类型列的数据框：

       h1      h2      h3
1 6, 5.25 66, 4.2  4, 4.2
2   5, 11   7, 10   7, 10
3   6, 11  16, 11  16, 11
4 6, 0.25 7, 2.50 7, 7.77

我想将每列中的第一个值与第二个值相乘，所以在h1this 中将是6*5.25、5*11、6*11 等。

我在dplyr 中尝试过这段代码，但它给出了一个错误：

library(dplyr)
df0 %>%
  mutate(across(c(everything()), 
                ~ as.numeric(.x)[1]*12 + as.numeric(x.)[2]))  
Error: Problem with `mutate()` input `..1`.
x 'list' object cannot be coerced to type 'double'
ℹ Input `..1` is `(function (.cols = everything(), .fns = NULL, ..., .names = NULL) ...`.

可重现的数据：

structure(list(h1 = list(c("6", "5.25"), c("5", "11"), c("6", 
"11"), c("6", "0.25")), h2 = list(c("66", "4.2"), c("7", "10"
), c("16", "11"), c("7", "2.50")), h3 = list(c("4", "4.2"), c("7", 
"10"), c("16", "11"), c("7", "7.77"))), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

一种解决方案可能是：

df %>%
    mutate(across(everything(), ~ map_dbl(., function(y) reduce(as.numeric(y), `*`))))

    h1    h2     h3
1 31.5 277.2  16.80
2 55.0  70.0  70.00
3 66.0 176.0 176.00
4  1.5  17.5  54.39

将第一个元素与一个常数相乘：

df %>%
    mutate(across(everything(), ~ map_dbl(., function(y) reduce(as.numeric(y) * c(12, 1), `*`))))

【讨论】：

漂亮！如果我想将第一个值与12 相乘并将第二个值添加到产品中，这将如何改变？
知道了！非常感谢！ df %>% mutate(across(everything(), ~ map_dbl(., function(x) as.numeric(x)[1] * 12 + as.numeric(x)[2])))
更新了答案。

【解决方案2】：

你可以使用 -

library(dplyr)
library(purrr)

df %>%
  mutate(across(.fns = function(x) map_dbl(x, ~prod(as.numeric(.)))))

#    h1    h2     h3
#1 31.5 277.2  16.80
#2 55.0  70.0  70.00
#3 66.0 176.0 176.00
#4  1.5  17.5  54.39

在基础 R 中，您可以组合 lapply 和 sapply -

df[] <- lapply(df, function(x) sapply(x, function(y) prod(as.numeric(y))))

【讨论】：