如何在管道中使用Dplyr:：Select函数Purrr:map2all

使用示例数据（底部），我正在尝试下面的代码，但我一直坚持使用这种策略，即在map2中使用dplyr:：select函数按名称选择列。这个特定的示例使用regex，但我希望有一种方法也可以使用dplyr:：select中的“contains”或“ends_with”或“start_with”

我意识到我可以使用下面的索引…这很有效

library(tidyverse)

但由于我的真实数据集有许多列名，我只想使用“select”函数来命名它们，或者使用regex。我尝试过下面代码的变体，但似乎都不起作用。我怎样才能纠正这个问题

下面的代码首先是子集，因为我只需要处理的变量，然后通过管道导入map2

map2(Df[8:12],Df[3:7],~ if_else(.x != 3, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88)) %>%
as.data.frame %>%
rename_all(paste0,"_new") %>%
cbind(Df,.)

Df%select（代码、宠物、匹配项（^q.*s$）、匹配项（^q.*i$）%%
map2（Df（匹配项（“^q.*i$”），Df（匹配项（“^q.*s$”）），~if_else（.x！=1，
重新编码（.y，`1`=0，`2`=0，`3`=0，`4`=1，`5`=1），88））%>%
as.data.frame%>%
重命名所有（粘贴0，“\u新建”）%%>%
cbind（Df，.）

示例数据：

Df<-Df%>%select(Code,Pet,matches("^q.*s$"),matches("^q.*i$"))%>%
map2(Df(matches("^q.*i$")), Df(matches("^q.*s$")), ~ if_else(.x != 1,  
recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88)) %>%
as.data.frame %>%
rename_all(paste0,"_new") %>%
cbind(Df,.)

---

q25i也许这就是你想要的：

q25i<-c(2,1,88,2,1,2,2,2)
q26i<-c(2,88,88,88,2,2,2,1)
q27i<-c(2,2,1,1,1,1,1,2)
q28i<-c(88,1,1,2,2,2,2,88)
q29i<-c(1,1,1,2,2,1,88,2)
q25s<-c(3,5,88,4,1,4,4,5)
q26s<-c(4,4,5,5,1,4,4,3)
q27s<-c(3,3,4,1,4,5,5,3)
q28s<-c(4,5,88,1,3,2,2,2)
q29s<-c(88,88,3,4,4,3,3,2)
q25U<-c(2,4,4,4,4,4,5,4)
q26U<-c(5,4,6,5,4,3,6,7)
q27U<-c(4,3,2,3,3,3,2,1)
q28U<-c(4,3,2,3,3,2,3,1)
q29U<-c(4,3,5,5,4,3,3,2)
Code<-c("P1","AB","AB","P1","P1","CD","AAA","CD")
Pet<-c("Dog","Cat","Dog","Fish","Dog","Cat","Rabbit","Fish")

 Df<-data.frame (Code,Pet,q25U,q26U,q27U,q28U,q29U,q25i,q26i,q27i,q28i,q29i,q25s,q26s,q27s,q28s,q29s)

结果：

library(dplyr)
library(purrr)

list(select(Df, matches("^q.*i$")), select(Df, matches("^q.*s$"))) %>%
  pmap( ~ if_else(.x != 1, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88)) %>%
  as.data.frame %>%
  rename_all(paste0,"_new") %>%
  cbind(Df,.)

注意事项：

library(dplyr)
library(purrr)

list(select(Df, matches("^q.*i$")), select(Df, matches("^q.*s$"))) %>%
  pmap( ~ if_else(.x != 1, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88)) %>%
  as.data.frame %>%
  rename_all(paste0,"_new") %>%
  cbind(Df,.)

如果使用正确的索引，则这与您的结果相匹配：

  Code    Pet q25U q26U q27U q28U q29U q25i q26i q27i q28i q29i q25s q26s q27s q28s q29s
1   P1    Dog    2    5    4    4    4    2    2    2   88    1    3    4    3    4   88
2   AB    Cat    4    4    3    3    3    1   88    2    1    1    5    4    3    5   88
3   AB    Dog    4    6    2    2    5   88   88    1    1    1   88    5    4   88    3
4   P1   Fish    4    5    3    3    5    2   88    1    2    2    4    5    1    1    4
5   P1    Dog    4    4    3    3    4    1    2    1    2    2    1    1    4    3    4
6   CD    Cat    4    3    3    2    3    2    2    1    2    1    4    4    5    2    3
7  AAA Rabbit    5    6    2    3    3    2    2    1    2   88    4    4    5    2    3
8   CD   Fish    4    7    1    1    2    2    1    2   88    2    5    3    3    2    2
  q25i_new q26i_new q27i_new q28i_new q29i_new
1        0        1        0        1       88
2       88        1        0       88       88
3       88        1       88       88       88
4        1        1       88        0        1
5       88        0       88        0        1
6        1        1       88        0       88
7        1        1       88        0        0
8        1       88        0        0        0

使用
pmap
而不是
map2
的原因是
pmap
接受一个输入列表，而
map2
只接受两个输入。例如，以下使用
map2
而不是
pmap
：

map2(Df[8:12],Df[13:17],~ if_else(.x != 1, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),88)) %>%
  as.data.frame %>%
  rename_all(paste0,"_new") %>%
  cbind(Df,.)

这不太方便，因为您必须手动指定输入，并且必须用
{}
包装
map2
，以覆盖第一个参数中管道的
%%>%
默认值。
如果您能提供一个最小的工作示例dataI expansed，那么会有所帮助……行吗？行了。但奇怪的是为什么pmap而不是map2？@迈克很高兴它能帮上忙！我现在看到评论了，这正是我想要的解释，谢谢。