如何将一个列表的所有对象应用于一个改变dplyr TIBLE的函数？
我有一个变量的数据集，我想对其执行一些标准的突变（例如，求和、除法）。我有一个列表，它指定了我想要除以哪个变量的变量 我想知道是否有可能对列表中的所有名称应用一个自定义的mutate函数，对tibble进行迭代变异（即不创建像如何将一个列表的所有对象应用于一个改变dplyr TIBLE的函数？,r,dplyr,R,Dplyr,我有一个变量的数据集，我想对其执行一些标准的突变（例如，求和、除法）。我有一个列表，它指定了我想要除以哪个变量的变量 我想知道是否有可能对列表中的所有名称应用一个自定义的mutate函数，对tibble进行迭代变异（即不创建像lappy那样的新tibble） 例如，我希望Sepal.Width和Petal.Length被Sepal.Length缩放（除以），并且类似于Sepal.Width scale\u variables\u by=list（萼片长度=c（“萼片宽度”、“花瓣长度”）， 萼片
lappySepal.WidthPetal.LengthSepal.LengthSepal.Widthscale\u variables\u by=list（萼片长度=c（“萼片宽度”、“花瓣长度”），
萼片宽度=c（“花瓣宽度”，“花瓣长度”））
“original”\uu“div”\uu“scalar”#按一个变量缩放另一个变量
按百分比缩放
重命名_at（变量（以“temp”结尾）、~paste（变量、分隔符、标量、，
sep=“”））
}
#获取具有指定变量/标量组合的列表并按比例应用
#对他们来说
按列表%
按比例缩放（变量=输入列表[[scalar\u l]]，scalar=scalar\u l）
}
库（dplyr）
#按一个变量缩放另一个变量
按百分比缩放
重命名_at（变量（以“temp”结尾）、~paste（变量、分隔符、标量、，
sep=“”））
}
#获取具有指定变量/标量组合的列表，并按
#对他们来说
按列表%
按比例缩放（变量=输入列表[[scalar\u l]]，scalar=scalar\u l）
}
比例变量列表（萼片长度=c（“萼片宽度”，“花瓣长度”），
萼片宽度=c（“花瓣宽度”，“花瓣长度”））
虹膜%>%
as_tible（）%>%
scale_by_list（输入_list=scale_variables_by，scalar_l=“sepl.Length”）%>%
按列表缩放（输入列表=按变量缩放，标量l=“seval.Width”）%>%
选择（Sepal.Width\u div\u Sepal.Length，everything（））
#>#A tible:150 x 9
#>萼片。宽\u div~萼片。长萼片。宽花瓣。长花瓣。宽
#>
#> 1 0.686 5.1 3.5 1.4 0.2
#> 2 0.612 4.9 3 1.4 0.2
#> 3 0.681 4.7 3.2 1.3 0.2
#> 4 0.674 4.6 3.1 1.5 0.2
#> 5 0.72 5 3.6 1.4 0.2
#> 6 0.722 5.4 3.9 1.7 0.4
#> 7 0.739 4.6 3.4 1.4 0.3
#> 8 0.68 5 3.4 1.5 0.2
#> 9 0.659 4.4 2.9 1.4 0.2
#> 10 0.633 4.9 3.1 1.5 0.1
#> # ... 还有140多行和4个变量：物种，
#>花瓣长萼片长，
#>#花瓣宽(花瓣长)萼片宽(花瓣长)萼片宽)
scale\u by\u listlappy我倾向于管道可移植性的解决方案：
按百分比缩放
重命名_at（变量（以“temp”结尾）、~paste（变量、分隔符、标量、，
sep=“”）%>%
选择（粘贴（变量、分隔符、标量、sep=“”））
}
虹膜%>%
捆扎(
名称（缩放变量）%>%
映射dfc（按列表缩放，df=as_tible（iris），
输入\列表=缩放\变量\按）
scale\u variables\u byMapiris_df <- iris
new_names <- c(mapply(function(x, y) paste0(x, "_div_", y),
scale_variables_by, names(scale_variables_by)))
iris_df[new_names] <- do.call(cbind, Map(function(x, y)
iris_df[x]/iris_df[rep(y, length(x))], scale_variables_by, names(scale_variables_by)))
head(iris_df)
#Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Width_div_Sepal.Length
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 0.6863
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 0.6122
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 0.6809
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 0.6739
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 0.7200
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 0.7222
# Petal.Length_div_Sepal.Length Petal.Width_div_Sepal.Width Petal.Length_div_Sepal.Width
#1 0.2745 0.05714 0.4000
#2 0.2857 0.06667 0.4667
#3 0.2766 0.06250 0.4062
#4 0.3261 0.06452 0.4839
#5 0.2800 0.05556 0.3889
#6 0.3148 0.10256 0.4359
map2iris_df[new_names] <- purrr::map2_dfc(scale_variables_by, names(scale_variables_by),
~iris_df[.x]/iris_df[rep(.y, length(.x))])
iris\u df[new_names]如果我理解正确，您已经得到了scale_variables\u by
列表，并且对于列表中的每个元素，您希望将其除以（或任何其他操作）该列表的名称。我们可以使用带有Map
iris_df <- iris
new_names <- c(mapply(function(x, y) paste0(x, "_div_", y),
scale_variables_by, names(scale_variables_by)))
iris_df[new_names] <- do.call(cbind, Map(function(x, y)
iris_df[x]/iris_df[rep(y, length(x))], scale_variables_by, names(scale_variables_by)))
head(iris_df)
#Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Width_div_Sepal.Length
#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 0.6863
#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 0.6122
#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 0.6809
#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 0.6739
#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 0.7200
#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 0.7222
# Petal.Length_div_Sepal.Length Petal.Width_div_Sepal.Width Petal.Length_div_Sepal.Width
#1 0.2745 0.05714 0.4000
#2 0.2857 0.06667 0.4667
#3 0.2766 0.06250 0.4062
#4 0.3261 0.06452 0.4839
#5 0.2800 0.05556 0.3889
#6 0.3148 0.10256 0.4359
这与以下方式使用map2
相同
iris_df[new_names] <- purrr::map2_dfc(scale_variables_by, names(scale_variables_by),
~iris_df[.x]/iris_df[rep(.y, length(.x))])
iris_df[new_names]嗯，这确实有效，但你认为可以通过管道传输吗？目前，我在数据集上执行了一些这样的函数和其他过滤/变异，因此最好以管道方式使用这些函数。@tbbarr我认为这里没有必要使用管道，因为只有在有一系列操作要执行时才需要管道。在这里，一切都是在一个命令本身内完成的。我也在答案中添加了一个purrr
变量。我倾向于使用的解决方案，因为我实际上需要它来进行管道处理，因为在这之前/之后我要执行一系列操作，就是更改scale\u by\u list
函数，只选择它创建的列，然后将这些列绑定到现有的TIBLE（请参阅我的文章的编辑）。@tbbarr这样做行得通吗？iris_df%>%bind_cols（缩放变量%>%imap_dfc（~iris_df[.x]/iris_df[rep（.y，length（.x）））
？你可以从那里继续你的管道。是的，这正是我想要的。谢谢，这确实行得通，但你看到我了吗