Question

我正在尝试在我的tibble中创建一个新列，它收集并格式化所有其他列中找到的所有单词。如果可能的话，我想使用dplyr来做这件事。原始DataFrame：

df <- read.table(text =      "  columnA     columnB      
                 1            A           Z                    
                 2            B           Y                    
                 3            C           X                    
                 4            D           W                    
                 5            E           V                   
                 6            F           U            "  )

作为一个简化的例子，我希望做类似的事情：

df %>%
    rowwise() %>%
    mutate(newColumn = myFunc(.))

输出如下：

       columnA     columnB      newColumn
1            A           Z             AZ        
2            B           Y             BY        
3            C           X             CX        
4            D           W             DW        
5            E           V             EV        
6            F           U             FU

当我在我的代码中尝试这个时，输出看起来像：

       columnA     columnB      newColumn
1            A           Z             ABCDEF        
2            B           Y             ABCDEF        
3            C           X             ABCDEF    
4            D           W             ABCDEF    
5            E           V             ABCDEF    
6            F           U             ABCDEF

myFunc应该将一行作为参数但是当我尝试使用rowwise（）时，我似乎将整个tibble传递给函数（我可以通过向myFunc添加打印函数来看到这一点）。

如何只传递一行并迭代执行此操作以便将函数应用于每一行？可以用dplyr完成吗？

编辑：

为了我的问题，示例中的

myFunc被简化了。实际函数如下所示：

get_chr_vector <- function(row) {

    row <- row[,2:ncol(row)] # I need to skip the first row
    words <- str_c(row, collapse = ' ')
    words <- str_to_upper(words)
    words <- unlist(str_split(words, ' '))
    words <- words[words != '']
    words <- words[!nchar(words) <= 2]
    words <- removeWords(words, stopwords_list) # from the tm library
    words <- paste(words, sep = ' ', collapse = ' ')
}

Answer 1

查看?dplyr::do和?purrr::map，它们允许您将任意函数应用于任意列，并通过多个一元运算符链接结果。例如，

df1 <- df %>% rowwise %>% do( X = as_data_frame(.) ) %>% ungroup
# # A tibble: 6 x 1
#                  X
# *           <list>
# 1 <tibble [1 x 2]>
# 2 <tibble [1 x 2]>
# ...

请注意，列X现在包含1x2 data.frame s（或tibble s），其中包含原始data.frame中的行。现在，您可以使用myFunc将每个版本传递到自定义map。

myFunc <- function(Y) {paste0( Y$columnA, Y$columnB )}
df1 %>% mutate( Result = map(X, myFunc) )
# # A tibble: 6 x 2
#                  X    Result
#             <list>    <list>
# 1 <tibble [1 x 2]> <chr [1]>
# 2 <tibble [1 x 2]> <chr [1]>
# ...

Result列现在包含myFunc的输出，根据需要应用于原始data.frame中的每一行。您可以通过连接tidyr::unnest操作来检索值。

df1 %>% mutate( Result = map(X, myFunc) ) %>% unnest
# # A tibble: 6 x 3
#   Result columnA columnB
#    <chr>  <fctr>  <fctr>
# 1     AZ       A       Z
# 2     BY       B       Y
# 3     CX       C       X
# ...

如果需要，unnest可以限制在特定列，例如unnest(Result)。

编辑：由于您的原始data.frame仅包含两列，因此您实际上可以跳过do步骤并改为使用purrr::map2。语法与map非常相似：

myFunc <- function( a, b ) {paste0(a,b)}
df %>% mutate( Result = map2( columnA, columnB, myFunc ) )

请注意，myFunc现在被定义为二进制函数。

Answer 2

这应该有效

   df <- read.table(text =      "  columnA     columnB      
                 1            A           Z                    
                 2            B           Y                    
                 3            C           X                    
                 4            D           W                    
                 5            E           V                   
                 6            F           U            "  )  

df %>%
  mutate(mutate_Func = paste0(columnA,columnB))

   columnA columnB mutate_Func
1       A       Z          AZ
2       B       Y          BY
3       C       X          CX
4       D       W          DW
5       E       V          EV
6       F       U          FU

dplyr mutate - 如何将一行作为函数参数传递？

2 个答案: