理解“`purrr::pmap`”，并在R中的`pmap`‘中包含一个数据

Question

我想用pmap计算前3列的总和。

library(tidyverse)

mtcars %>% 
  mutate(new = pmap(select(., 1:3), ~ sum(.))) # FAILS

mtcars %>% 
  mutate(new = pmap(., ~ sum(.[1:3]))) # FAILS

                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb new
Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4  NA
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4  NA
Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1  NA

我知道如何用rowwise或RowSums来实现它，但是我想要一个pmap的解决方案。

Answer 1

pmap解决方案将是：

mtcars %>% 
  mutate(new = pmap(., ~ sum(..1, ..2, ..3)))

或者，海事组织稍微好一点：

mtcars %>% 
  mutate(new = pmap(select(., 1:3), sum)) 

mtcars %>% 
  mutate(new = pmap(select(., 1:3), ~ sum(...))) 

或者，事件更好，通过与across相结合

mtcars %>% 
  mutate(new = pmap(across(1:3), sum))

Answer 2

为什么%>%会发生突变(new=pmap(选择(，1:3)，~sum(.)失败？

在您的代码中，sum(.)等于sum(..1)。它只使用第一个变量，但是如果您想在函数调用中使用所有的3个变量，您可以将其修改为：

mtcars %>% mutate(new = pmap(select(., 1:3), ~ sum(c(...))))

只需将.替换为c(...)即可。

Answer 3

我知道你说过你想要一个pmap解决方案，但是我最喜欢的避免慢速rowwise的方法是across和apply的结合。

mtcars |>
  mutate(new = apply(across(1:3), 1, sum))

                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb   new
Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4 187.0
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4 187.0
Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1 134.8
Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1 285.4
Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2 386.7
Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1 249.1
...