将多个函数传递给purrr:map

我想一次将多个函数传递给一个purrr:：map调用，其中函数需要一些参数。作为伪代码：

funs <- c(median, mean)

mtcars %>% 
  purrr::map(funs, na.rm = TRUE) 

funs%
purrr:：map（funs，na.rm=TRUE）

这段代码不运行，但旨在显示我要查找的内容：将多个函数传递给

map

，并附带一些参数

---

我查看了

compose

，但是该函数做了一些不同的事情。

您希望使用map（）将多个函数应用于数据帧，但是（显然）没有map（）变体可以完全做到这一点，只有它的一部分。对于多函数部分，我们有invoke_map（），对于数据帧上的多参数部分，我们有pmap（）

invoke\u map（）

允许同时使用多个函数。例如，如果我们想要为均匀和正态分布生成5个随机变量，代码为：

func <- list(runif, rnorm) 
invoke_map(func, n = 5)

为了解决您的问题，我们必须以以下方式将这两种功能结合起来：

fun <- function(f) pmap(list(x = mtcars, na.rm = TRUE), f)
param <- list(list(mean), list(median))

invoke_map(.f = fun, .x = param)

---

fun这是我的婴儿步骤解决方案（取决于你所说的“立刻”是什么意思）：

invoke（）
及其映射变体已退出，取而代之的是
rlang:：exec（）
。从文件中：

这些函数已退出，以支持exec（）。他们不再是
正在积极开发中，但我们将在包中保留它们
无限期

invoke（）因使用更简单的exec（）函数而失效
从兰格再出口。exec（）计算从其
输入和支持整洁的点

invoke_map（）已停用而不进行替换，因为它比
比使用map（）和map2（）的相应代码更复杂
行政长官()

因此，现在的等效方法是：

library(dplyr)
library(purrr)

funs <- c(mean = mean, median = median)
args <- list(na.rm = TRUE, trim = .1) # trim argument non-matching and ignored for median

mtcars %>%
  map_df(~ funs %>%
           map(exec, .x, !!!args), .id = "var")

# A tibble: 11 x 3
   var      mean median
   <chr>   <dbl>  <dbl>
 1 mpg    19.7    19.2 
 2 cyl     6.23    6   
 3 disp  223.    196.  
 4 hp    141.    123   
 5 drat    3.58    3.70
 6 wt      3.15    3.32
 7 qsec   17.8    17.7 
 8 vs      0.423   0   
 9 am      0.385   0   
10 gear    3.62    4   
11 carb    2.65    2  

库（dplyr）
图书馆（purrr）
funs%
映射（exec，.x，！！！args），.id=“var”）
#一个tibble:11x3
var均值中值
1 mpg 19.7 19.2
2气缸6.23 6
3 disp 223。196
4 hp 141。123
5德拉特3.58 3.70
6 wt 3.15 3.32
7 qsec 17.8 17.7
8比0.4230
上午9时0.3850分
10档3.62 4
11碳水化合物2.65 2
谢谢，这很有帮助。不过，我希望解决办法更直接一些。代码不容易阅读。也许这段代码更清晰：
mtcars%>%purrr:：map\u dfr（马赛克：：favstats）
这是一种有效的方法，尽管我希望能有更直接的方法。谢谢
mtcars %>% 
  map_dbl(~{mean(.x, na.rm = TRUE)}) %>% 
  enframe() %>%
  rename(mean = value) %>%
  as_tibble %>%
  left_join(mtcars %>% 
              map_dbl(~{median(.x, na.rm = TRUE)}) %>% 
              enframe() %>% 
              as_tibble %>%
              rename(median = value))

library(dplyr)
library(purrr)

funs <- c(mean = mean, median = median)
args <- list(na.rm = TRUE, trim = .1) # trim argument non-matching and ignored for median

mtcars %>%
  map_df(~ funs %>%
           map(exec, .x, !!!args), .id = "var")

# A tibble: 11 x 3
   var      mean median
   <chr>   <dbl>  <dbl>
 1 mpg    19.7    19.2 
 2 cyl     6.23    6   
 3 disp  223.    196.  
 4 hp    141.    123   
 5 drat    3.58    3.70
 6 wt      3.15    3.32
 7 qsec   17.8    17.7 
 8 vs      0.423   0   
 9 am      0.385   0   
10 gear    3.62    4   
11 carb    2.65    2