Cập nhật 2017-08-03
Sau khi viết cái này, Hadley lại thay đổi một số thứ. Các chức năng đã từng có trong purrr bây giờ nằm trong một gói hỗn hợp mới có tên là purrrlyr , được mô tả là:
purrrlyr chứa một số hàm nằm ở giao điểm của purrr và dplyr. Chúng đã được loại bỏ khỏi purrr để làm cho gói nhẹ hơn và vì chúng đã được thay thế bằng các dung dịch khác trong ngăn nắp.
Vì vậy, bạn sẽ cần cài đặt + nạp gói đó để đoạn mã bên dưới hoạt động.
Bài gốc
Hadley thường xuyên thay đổi ý định về những gì chúng ta nên sử dụng, nhưng tôi nghĩ rằng chúng ta nên chuyển sang các chức năng trong purrr để có được chức năng theo hàng. Ít nhất, chúng cung cấp cùng một chức năng và có giao diện gần giống như adplytừ plyr .
Có hai chức năng liên quan, by_rowvà invoke_rows. Tôi hiểu là bạn sử dụng by_rowkhi bạn muốn lặp qua các hàng và thêm kết quả vào data.frame.invoke_rowsđược sử dụng khi bạn lặp qua các hàng của data.frame và chuyển từng col làm đối số cho một hàm. Chúng tôi sẽ chỉ sử dụng đầu tiên.
Ví dụ
library(tidyverse)
iris %>%
by_row(..f = function(this_row) {
browser()
})
Điều này cho phép chúng tôi xem nội dung bên trong (để chúng tôi có thể thấy những gì chúng tôi đang làm), cũng giống như làm với nó adply.
Called from: ..f(.d[[i]], ...)
Browse[1]> this_row
# A tibble: 1 × 5
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fctr>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
Browse[1]> Q
Theo mặc định, by_rowthêm một cột danh sách dựa trên kết quả đầu ra:
iris %>%
by_row(..f = function(this_row) {
this_row[1:4] %>% unlist %>% mean
})
cho:
# A tibble: 150 × 6
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species .out
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fctr> <list>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa <dbl [1]>
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa <dbl [1]>
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa <dbl [1]>
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa <dbl [1]>
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa <dbl [1]>
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa <dbl [1]>
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa <dbl [1]>
8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa <dbl [1]>
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa <dbl [1]>
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa <dbl [1]>
# ... with 140 more rows
nếu thay vào đó chúng ta trả về a data.frame, chúng ta sẽ nhận được một danh sách có data.frames:
iris %>%
by_row( ..f = function(this_row) {
data.frame(
new_col_mean = this_row[1:4] %>% unlist %>% mean,
new_col_median = this_row[1:4] %>% unlist %>% median
)
})
cho:
# A tibble: 150 × 6
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species .out
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fctr> <list>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa <data.frame [1 × 2]>
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa <data.frame [1 × 2]>
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa <data.frame [1 × 2]>
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa <data.frame [1 × 2]>
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa <data.frame [1 × 2]>
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa <data.frame [1 × 2]>
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa <data.frame [1 × 2]>
8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa <data.frame [1 × 2]>
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa <data.frame [1 × 2]>
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa <data.frame [1 × 2]>
# ... with 140 more rows
Cách chúng ta thêm đầu ra của hàm được điều khiển bởi .collatetham số. Có ba tùy chọn: danh sách, hàng, cột. Khi đầu ra của chúng ta có độ dài 1, không quan trọng là chúng ta sử dụng hàng hay cột.
iris %>%
by_row(.collate = "cols", ..f = function(this_row) {
this_row[1:4] %>% unlist %>% mean
})
iris %>%
by_row(.collate = "rows", ..f = function(this_row) {
this_row[1:4] %>% unlist %>% mean
})
cả hai sản xuất:
# A tibble: 150 × 6
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species .out
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fctr> <dbl>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2.550
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 2.375
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 2.350
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 2.350
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 2.550
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 2.850
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 2.425
8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa 2.525
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa 2.225
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa 2.400
# ... with 140 more rows
Nếu chúng ta xuất data.frame có 1 hàng, thì việc chúng ta sử dụng chỉ quan trọng một chút:
iris %>%
by_row(.collate = "cols", ..f = function(this_row) {
data.frame(
new_col_mean = this_row[1:4] %>% unlist %>% mean,
new_col_median = this_row[1:4] %>% unlist %>% median
)
})
iris %>%
by_row(.collate = "rows", ..f = function(this_row) {
data.frame(
new_col_mean = this_row[1:4] %>% unlist %>% mean,
new_col_median = this_row[1:4] %>% unlist %>% median
)
})
cả hai đều cho:
# A tibble: 150 × 8
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species .row new_col_mean new_col_median
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fctr> <int> <dbl> <dbl>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1 2.550 2.45
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 2 2.375 2.20
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3 2.350 2.25
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4 2.350 2.30
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 5 2.550 2.50
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 6 2.850 2.80
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa 7 2.425 2.40
8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa 8 2.525 2.45
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa 9 2.225 2.15
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa 10 2.400 2.30
# ... with 140 more rows
ngoại trừ cột thứ hai có cột được gọi .rowvà cột thứ nhất thì không.
Cuối cùng, nếu đầu ra của chúng ta dài hơn độ dài 1 là a vectorhoặc a data.framevới các hàng, thì điều quan trọng là chúng ta sử dụng hàng hay cột cho .collate:
mtcars[1:2] %>% by_row(function(x) 1:5)
mtcars[1:2] %>% by_row(function(x) 1:5, .collate = "rows")
mtcars[1:2] %>% by_row(function(x) 1:5, .collate = "cols")
sản xuất, tương ứng:
# A tibble: 32 × 3
mpg cyl .out
<dbl> <dbl> <list>
1 21.0 6 <int [5]>
2 21.0 6 <int [5]>
3 22.8 4 <int [5]>
4 21.4 6 <int [5]>
5 18.7 8 <int [5]>
6 18.1 6 <int [5]>
7 14.3 8 <int [5]>
8 24.4 4 <int [5]>
9 22.8 4 <int [5]>
10 19.2 6 <int [5]>
# ... with 22 more rows
# A tibble: 160 × 4
mpg cyl .row .out
<dbl> <dbl> <int> <int>
1 21 6 1 1
2 21 6 1 2
3 21 6 1 3
4 21 6 1 4
5 21 6 1 5
6 21 6 2 1
7 21 6 2 2
8 21 6 2 3
9 21 6 2 4
10 21 6 2 5
# ... with 150 more rows
# A tibble: 32 × 7
mpg cyl .out1 .out2 .out3 .out4 .out5
<dbl> <dbl> <int> <int> <int> <int> <int>
1 21.0 6 1 2 3 4 5
2 21.0 6 1 2 3 4 5
3 22.8 4 1 2 3 4 5
4 21.4 6 1 2 3 4 5
5 18.7 8 1 2 3 4 5
6 18.1 6 1 2 3 4 5
7 14.3 8 1 2 3 4 5
8 24.4 4 1 2 3 4 5
9 22.8 4 1 2 3 4 5
10 19.2 6 1 2 3 4 5
# ... with 22 more rows
Vì vậy, điểm mấu chốt. Nếu bạn muốn các adply(.margins = 1, ...)chức năng, bạn có thể sử dụng by_row.
mdplydplyr không, và hadley gợi ý rằng họ có thể đang sản xuất thứ gì đó dựa trêndo. Tôi đoán nó cũng sẽ hoạt động ở đây.