purrr 相关问题

purrr通过提供用于处理函数和向量的完整且一致的工具集来增强R的函数式编程工具包，例如map（）和reduce（）。

映射到一些数字列上，并为每个箱线图使用分组变量

我想在 df 上 purrr::map 并为每一列生成一个带有分组变量的箱线图。示例尝试： mtcars |> 选择（上午，齿轮，碳水化合物）|> 地图（〜ggplot（）+ geom_boxplot(a...

r ggplot2 purrr

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我怎样才能使用交叉和动态生成的函数列表进行变异

我有一个数据框，它封装了考试的一些统计数据，跟踪了不同的年份和组别。我想构建一个函数来添加新的列来改变...

r dplyr purrr nse across

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使用 OPTIM() 将附加列变异为现有数据框或 tibble

我想通过改变 OPTIM() 函数的优化结果来向现有数据框添加一个额外的列。当我将数据框剥离到 1 行时，代码有效，但给出了

dataframe function purrr sapply optim

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在带有 `map2` 的 `mutate` 语句中使用 `metafor::robust`

我过去经常使用的代码现在导致错误。我不确定错误是源于 map2 还是 robust 函数，尽管我怀疑错误是

r purrr metafor

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计算一组列的行加权和

我有以下数据框： > 图书馆（tidyverse） > dd <- tibble(a = rep(1,10), b = rep(1,10), c = rep(1,10)) > dd # 小标题：10 × 3 a b c 比方说，我有以下数据框： > library(tidyverse) > dd <- tibble(a = rep(1,10), b = rep(1,10), c = rep(1,10)) > dd # A tibble: 10 × 3 a b c <dbl> <dbl> <dbl> 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 4 1 1 1 5 1 1 1 6 1 1 1 7 1 1 1 8 1 1 1 9 1 1 1 10 1 1 1 和权重向量： > weight <- c(1, 5, 10) > weight [1] 1 5 10 当我想一起计算数据框所有列的行加权总和时，我这样做： > dd %>% mutate(m = rowSums(map2_dfc(dd, weight,`*`))) # A tibble: 10 × 4 a b c m <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 1 1 1 16 2 1 1 1 16 3 1 1 1 16 4 1 1 1 16 5 1 1 1 16 6 1 1 1 16 7 1 1 1 16 8 1 1 1 16 9 1 1 1 16 10 1 1 1 16 但我不知道如何计算数据框子集的行加权和。我尝试了下面的代码，但结果很乱： > dd %>% rowwise() %>% mutate(m = rowwise(map2_dfc(c_across(b:c), weight[2:3],`*`))) New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` New names: • `` -> `...1` • `` -> `...2` # A tibble: 10 × 4 # Rowwise: a b c m$...1 $...2 <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 1 1 1 5 10 2 1 1 1 5 10 3 1 1 1 5 10 4 1 1 1 5 10 5 1 1 1 5 10 6 1 1 1 5 10 7 1 1 1 5 10 8 1 1 1 5 10 9 1 1 1 5 10 10 1 1 1 5 10 有人可以给我一个关于如何解决这个问题的提示吗？非常感谢。我们可以为'weight'创建一个命名向量，循环across列'b'到'c'，根据列名（cur_column()）对'weight'值进行子集，相乘并得到rowSums library(dplyr) names(weight) <- names(dd) dd %>% mutate(m = rowSums(across(b:c, ~ .x * weight[cur_column()]))) -输出 # A tibble: 10 × 4 a b c m <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 1 1 1 15 2 1 1 1 15 3 1 1 1 15 4 1 1 1 15 5 1 1 1 15 6 1 1 1 15 7 1 1 1 15 8 1 1 1 15 9 1 1 1 15 10 1 1 1 15 或者如果我们想使用rowwise（不推荐，因为它比较慢） dd %>% rowwise %>% mutate(m = sum(c_across(b:c) * weight[2:3])) %>% ungroup 或与base R dd$m <- rowSums(dd[2:3] * weight[2:3][col(dd[2:3])])

r dplyr tidyverse purrr

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使用函数使用查找列表剪切链接文档（文档树）的分支

我刚刚学会了如何为链接文档（文档树）添加分支。现在我正在尝试做相反的事情，即使用函数根据查找列表切割文档树的分支。

r networking linked-list purrr lookup-tables

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使用函数使用查找列表完成不完全链接的文档（文档树）

我有链接文档（文档树）保存在列表（列表）中一些文档树包含不完整的项目（标记为 seach=1）。有些树可能有多个不完整的树......

r purrr lookup-tables

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.x purrr:reduce 的输出只显示第一次迭代

结合使用 kableExtra 和 purrr:reduce，我得到了一个奇怪的结果。获取以下数据： d1<- tibble::tribble( ~dimension, ~albania, ~georgia, ~croatia, ~slovakia, ~czechia...