在R中使用map（）函数循环时，如何获取变量名而不是x？

我正在对数据集中的

数值变量
应用用户定义函数，但使用
map
函数应用时，我得到的不是它们的名称，而是x。如何将
map
函数中的
x
替换为
variable
name

数据集：hd\u trn

age   sex     cp   trestbps chol   fbs   restecg thalach exang
<int> <fctr> <fctr> <int>   <int> <fctr> <fctr>  <int>   <fctr>

63  1   1   145 233 1   2   150 0   
67  1   4   160 286 0   2   108 1   
67  1   4   120 229 0   2   129 1   
37  1   3   130 250 0   0   187 0   
41  0   2   130 204 0   2   172 0   
56  1   2   120 236 0   0   178 0

hd_trn %>% select_if(is.numeric) %>% map(., .f = top_freq_elements)

######### output #########
x      Freq
<fctr> <int>

54  51          
58  43          
55  41          
56  38          
57  38

这可以通过使用例如卷曲
{{{
和
：=
中的
重命名
来实现，如下所示：

top\u freq\u元素%as.data.frame（）%%>%top\n（5，freq）%%>%arrange（desc（freq））
}
图书馆（dplyr）
图书馆（purrr）
hd_trn%>%
如果（是数值）%>%，请选择
imap（功能（特征值、特征名称）{
表（特征值）%>%
as.data.frame（）%>%#head（）
重命名（{feature\u name}}:=feature\u value）%>%
顶部（5，频率）%>%
排列（描述（频率））
})
#>$age
#>年龄频率
#> 1  67    2
#> 2  37    1
#> 3  41    1
#> 4  56    1
#> 5  63    1
#> 
#>$sex
#>性频率
#> 1   1    5
#> 2   0    1
#> 
#>$cp
#>cp频率
#> 1  2    2
#> 2  4    2
#> 3  1    1
#> 4  3    1
#> 
#>$trestbps
#>trestbps频率
#> 1      120    2
#> 2      130    2
#> 3      145    1
#> 4      160    1
您可以重命名每个列表中的第一列：

library(dplyr)
library(purrr)

iris %>% 
  select(where(is.numeric)) %>% 
  imap(function(feature_value, feature_name){
    table(feature_value) %>% 
      as.data.frame() %>% 
      rename_with(~feature_name, 1) %>% 
      slice_max(n = 5, Freq) %>% 
      arrange(desc(Freq))
  })

hd_trn %>% 
  select_if(is.numeric) %>% 
  imap(function(feature_value, feature_name){
    table(feature_value) %>% 
      as.data.frame() %>% #head()
      rename(feature_name = feature_value) %>% 
      top_n(5, Freq) %>% 
      arrange(desc(Freq))
  })

#########  output  #########

feature_name Freq
<fctr>       <int>

54  51          
58  43          
55  41          
56  38          
57  38

library(dplyr)
library(purrr)

iris %>% 
  select(where(is.numeric)) %>% 
  imap(function(feature_value, feature_name){
    table(feature_value) %>% 
      as.data.frame() %>% 
      rename_with(~feature_name, 1) %>% 
      slice_max(n = 5, Freq) %>% 
      arrange(desc(Freq))
  })