R 使用pmap（）计算多个列的行平均值

我试图更好地理解

pmap（）

如何在数据帧中工作，当应用

pmap（）

计算多个列的均值时，我得到了一个令人惊讶的结果

mtcars %>% 
  mutate(comp_var = pmap_dbl(list(vs, am, cyl), mean)) %>% 
  select(comp_var, vs, am, cyl)

在上面的示例中，

comp_var

等于其行中vs的值，而不是给定行中三个变量的平均值

我知道我可以通过使用

mtcars %>% 
  rowwise() %>% 
    mutate(comp_var = mean(c(vs, am, cyl))) %>% 
    select(comp_var, vs, am, cyl) %>% 
  ungroup()

---

。。。但是我想了解在这种情况下应该如何应用

pmap（）

我们需要将

mean

中

x

参数的参数连接为

x：一个R对象。目前有用于数字/逻辑的方法 向量和日期、日期时间和时间间隔对象。 仅“trim=0”允许使用复数向量

因此，如果我们传递像x1、x2、x3等参数，它将根据用法进入

…

参数

平均值（x，…）

例如

mean(5, 8) # x is 5
#[1] 5 
mean(8, 5) # x is 8
#[1] 8
mean(c(5, 8)) # x is a vector with 2 values
#[1] 6.5

在

rowwise

函数中，OP将元素连接到一个向量，而使用

pmap

将

mean

应用于第一个参数

out1 <- mtcars %>% 
         mutate(comp_var = pmap_dbl(list(vs, am, cyl), ~mean(c(...)))) %>% 
         dplyr::select(comp_var, vs, am, cyl)

提示：

表示（1,2,3）

返回是什么意思？

out2 <- mtcars %>% 
         rowwise() %>% 
         mutate(comp_var = mean(c(vs, am, cyl))) %>% 
         dplyr::select(comp_var, vs, am, cyl) %>% 
         ungroup()

all.equal(out1, out2, check.attributes = FALSE)
#[1] TRUE