R 基于参数将列表元素名称设置为`pmap`

我试图弄清楚是否可以使用提供给

purrr:：pmap（）

的

list

参数，也可以使用

purrr:：set_names（）

从该函数命名输出列表的元素

例如，这里有一个简单的示例，我使用

pmap

为来自不同数据帧的一些变量创建跨分组变量的摘要

#设置
图书馆（tidyverse）
库（groupedstats）
种子集（123）
#创建数据帧
数据量：6 x 16
#>物种类型变量缺失完整n平均sd最小值p25
#>                      
#>1刚毛萼片1~0 50 50 5.01 0.35 4.3 4.8
#>2刚毛萼片宽0 50 50 3.43 0.38 2.3 3 3.2
#>3花萼~核仁~萼片。L~050505.940.524.956
#>花萼宽0 50 50 2.77 0.31 2 2.52
#>5处女~nume~萼片。L~050506.59 0.64 4.9 6.23
#>6处女~nume~萼片宽~050502.970.322.22.8
#> # ... 还有6个变量：中位数，p75，最大值，
#>#std.error，mean.low.conf，mean.high.conf
#> 
#>$data_2
#>#tibble:6 x 17
#>am cyl类型变量缺失完整n平均sd最小值p25
#>                     
#>116nume~wt032.750.132.622.7
#>214nume~wt082.040.411.511.78
#>306Nume~WT043.390.12313.213.38
#>4 0 8努姆~wt 0 12 4.1 0.77 3.44 3.56
#>504nume~wt032.940.412.462.81
#>618nume~wt023.370.283.173.27
#> # ... 还有6个变量：中位数，p75，最大值，
#>#std.error，mean.low.conf，mean.high.conf
#> 
#>$data_3
#>#tibble:15 x 16
#>月份类型变量缺失完整n平均sd最小值p25
#>                        
#>1 5内部臭氧5 26 31 23.6 22.2 1 11
#>2国际太阳能公司。R 4 27 31 181。1158    72   
#>3 5努姆风0 31 11.6 3.53 5.7 8.9
#>4 6室内臭氧21 9 30 29.4 18.2 12 20
#>5.6英特尔太阳能公司.R030190。九十二点九三一一二七
#>6努姆风0 30 10.3 3.77 1.7 8
#>7国际臭氧5 26 31 59.1 31.6 7 36.2
#>8 7国际太阳能公司.R 0 31 216。八十点六七一七五
#>9 7努姆风0 31 8.94 3.04 4.1 6.9
#>10 8内部臭氧5 26 31 60.0 39.7 9 28.8
#>11 8 inte~Solar.R 3 28 31 172。七十六点八二四一零七
#>12 8努姆风0 31 8.79 3.23 2.3 6.6
#>13 9内部臭氧1 29 30 31.4 24.1 7 16
#>14 9英特尔太阳能公司.R 0 30 167。79.1   14   117.  
#>15 9努姆风0 30 10.2 3.46 2.8 7.55
#> # ... 还有6个变量：中位数，p75，最大值，
#>#std.error，mean.low.conf，mean.high.conf

由（v0.2.1）于2018年10月31日创建

从这里可以看出，

purrr:：pmap

的

data

参数和

purrr:：set_name

中的

nm

参数的内容完全相同（

（data_1，data_2，data_3）

）。我想避免这种重复（对于

3

元素，这似乎是不必要的，但我有一个更大的参数列表）。我无法将此列表分配给单独的对象，因为在一种情况下，它是一个

列表

，而另一个是作为

列表

输入的

---

如何执行此操作？

从

tidyverse

软件包中，您还可以使用

lst

功能<代码>lst用于创建列表。它类似于

tibble

函数来创建tibble，但用于创建列表。base

list（）

的一个区别是它自动命名列表。 它是dplyr格式，从tibble导出

例如，我还将base

alist

替换为

rlang:：exprs

。事实上，两者都可以

库（tidyverse）
库（groupedstats）
种子集（123）
#创建数据帧
data_1$data_1：类“tbl_df”、“tbl”和“data.frame”：6个obs。在16个变量中：
#>$data_2:class'tbl_df'、'tbl'和'data.frame'：6个obs。在17个变量中：
#>$data_3:class'tbl_df'、'tbl'和'data.frame'：15个obs。在16个变量中：

由（v0.2.1）于2018年11月2日创建