如何结合purrr:：map和sjmisc:：frq来循环权重？

我有一个数据框，其中包含一些目标变量，即v1和v2，以及一些权重，即wt1、wt2、wt3。我希望生成目标变量的加权频率，但每次都使用一个权重。换句话说，我想复制频率表三次，每次复制使用不同的权重

library(tidyverse)
library(sjmisc)

 df <- tibble(v1 = rbinom(10, 1, .5), 
       v2 = rbinom(10, 1, .5), 
       wt_1 = runif(10, 0, 2), 
       wt_2 = runif(10, 0, 2), 
       wt_3 = runif(10, 0, 2)
       )

这是我在未加权频率旁边得到的三次输出：

Weights `.x` not found in data.
Weights `.x` not found in data.
Weights `.x` not found in data.

frq函数不接受来自数据帧外部的参数。它需要权重作为数据帧的一部分。也许有办法，但我想不出来

这里有一种方法，我们可以选择权重列并应用frq函数。找到权重列的名称，映射到它们上面，并选择它们以及v1和v2列，将其重命名为某个通用名称，然后在frq中使用该名称来分配权重

library(tidyverse)
library(sjmisc)

weight_names <- grep("wt_", names(df), value = TRUE)

map(weight_names, ~df %>% 
                   select(v1, v2, .x) %>% 
                   rename_at(3, ~"weight") %>%
                   frq(v1, v2, weights = weight))

library(tidyverse)
library(sjmisc)

weight_names <- grep("wt_", names(df), value = TRUE)

map(weight_names, ~df %>% 
                   select(v1, v2, .x) %>% 
                   rename_at(3, ~"weight") %>%
                   frq(v1, v2, weights = weight))