R Tibble：对列表列的操作

我有以下几点：

temp <- structure(list(x = list(1:10, 1:10), y = list(c(3L, 9L, 10L, 
8L, 1L), c(1L, 3L, 5L, 2L, 4L))), .Names = c("x", "y"), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -2L))


> temp
# A tibble: 2 x 2
           x         y
      <list>    <list>
1 <int [10]> <int [5]>
2 <int [10]> <int [5]>

而temp将更新为：

> temp
# A tibble: 2 x 3
           x         y         z
      <list>    <list>    <list>
1 <int [10]> <int [5]> <int [5]>
2 <int [10]> <int [5]> <int [5]>

>温度
#一个tibble:2x3
x y z
1.
2.

---

PS:dplyr解决方案将非常好！：-）

您可以在

mutate

中使用

Map

：

temp %>% mutate(z=Map(setdiff, x, y))
# # A tibble: 2 x 3
#            x         y         z
#       <list>    <list>    <list>
# 1 <int [10]> <int [5]> <int [5]>
# 2 <int [10]> <int [5]> <int [5]>

temp %>% mutate(z=Map(setdiff, x, y)) %>% pull(z)
# [[1]]
# [1] 2 4 5 6 7
# 
# [[2]]
# [1]  6  7  8  9 10

temp%>%变异（z=Map（setdiff，x，y））
##tibble:2 x 3
#x y z
#               
# 1   
# 2   
温度%>%突变（z=Map（setdiff，x，y））%>%pull（z）
# [[1]]
# [1] 2 4 5 6 7
# 
# [[2]]
# [1]  6  7  8  9 10

您可以在mutate中使用

库（dplyr）
图书馆（purrr）
温度%>%突变（z=map2（x，y，setdiff））
#>#tibble:2 x 3
#>x y z
#>               
#> 1   
#> 2   

或者我们在这里的时候，就在这里：）

在（temp，我不确定dplyr，但使用purr，您可以执行类似于
temp$z=pmap（temp，~setdiff（.x，.y））
temp %>% mutate(z=Map(setdiff, x, y))
# # A tibble: 2 x 3
#            x         y         z
#       <list>    <list>    <list>
# 1 <int [10]> <int [5]> <int [5]>
# 2 <int [10]> <int [5]> <int [5]>

temp %>% mutate(z=Map(setdiff, x, y)) %>% pull(z)
# [[1]]
# [1] 2 4 5 6 7
# 
# [[2]]
# [1]  6  7  8  9 10

within(temp,z<-Map(setdiff, x, y))