允许累积过滤的“累积”替代方法？
我正在寻找一种方法来做这样的事情
# this doesnt work
# accumulate(1:8, ~filter(mtcars, carb >= .x))
这样我可以检查一些不同截止值的摘要统计信息。我可以做
# this works but redundant filtering is done
map2(list(mtcars), 1:8, ~filter(.x, carb >= .y))
但是由于我的数据很大，所以过滤掉之前步骤中已经过滤掉的值没有意义。本质上，这只是多次复制原始数据帧，然后分别过滤每个数据帧。我当时在看从purrr包中累积数据，但是该功能似乎不适用于此问题（我希望对此是错误的）。 base-R解决方案可能是
# something like this works, but is ugly
output <- vector("list", length(1:8) + 1)
output[[1]] <- mtcars
for (i in 1:8) {
output[[i + 1]] <- filter(output[[i]], carb >= i)
}
output[[1]] <- NULL
但这并不是特别优雅。我怎样才能更好地做到这一点？
# the above code assumes
library(tidyverse)
mtcars <- as_tibble(mtcars)
这是输出可用于以下用途的示例：
1 个答案:
答案 0 :(得分：2)
您的初始示例accumulate(1:8, ~filter(mtcars, carb >= .x))不起作用，因为它使用累积值（.x）作为过滤标准，而不是“下一个”值（.y）。试试这个：
library(tidyverse)
accumulate(2:8, function(x,y) filter(x, carb >= y), .init=mtcars)
#> [[1]]
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
#> Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
#> Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
#> Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
#> Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
#> Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
#> Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
#> Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
#> Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
#> Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
#> Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
#> Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
#> Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
#> Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
#> Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
#> Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
#> Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
#> Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
#> Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
#> Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
#> AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
#> Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
#> Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
#> Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
#> Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
#> Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
#> Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
#> Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
#> Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
#> Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
#>
#> [[2]]
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 3 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
#> 4 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
#> 5 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
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#>
#> [[3]]
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
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#>
#> [[4]]
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
#> 2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
#> 3 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
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#> 8 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
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#> [[5]]
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
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#>
#> [[6]]
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 19.7 6 145 175 3.62 2.77 15.5 0 1 5 6
#> 2 15.0 8 301 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8
#>
#> [[7]]
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 15 8 301 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8
#>
#> [[8]]
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> 1 15 8 301 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8
Created on 2019-11-21 by the reprex package (v0.3.0)
.init参数以mtcars开始，然后每个步骤以序列（y）的增量进行过滤，并将过滤后的数据帧作为“累加”值（x）传递到下一次迭代。
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