采用以下简单的数据集和功能（代表更复杂的问题）：
orders使用基数R的x <- data.frame(a = 1:3, b = 2:4)
mult <- function(a,b,n) (a + b) * n
可以以矢量化的方式添加2个新列：
Mapns <- 1:2
x[paste0("new",seq_along(ns))] <- Map(mult, x["a"], x["b"], n=ns)
x
# a b new1 new2
#1 1 2 3 6
#2 2 3 5 10
#3 3 4 7 14
的 purrr尝试通过列表输出结束：
pmap我在这里尝试使用library(purrr)
library(dplyr)
x %>% select(a,b) %>% pmap(mult, n=1:2)
#[[1]]
#[1] 3 6
#
#[[2]]
#[1] 5 10
#
#[[3]]
#[1] 7 14
等尝试将其映射回新列时似乎都出错了。
如何最终再创建2个与当前pmap_dfr相匹配的变量？我确定这里有一个简单的咒语，但是我显然忽略了它或使用了错误的"new1"/"new2"函数。
这里有一些有用的讨论-How to use map from purrr with dplyr::mutate to create multiple new columns based on column pairs-但对于我想像的一个简单问题来说，似乎太过分了，而且不够灵活。
答案 0 :(得分：3)
这里是一种可能性。
% 12不漂亮，所以我也很想知道替代方法。 library(purrr)
library(dplyr)
n <- 1:2
x %>%
mutate(val = pmap(., mult, n = n)) %>%
unnest() %>%
mutate(var = rep(paste0("new", n), nrow(.) / length(n))) %>%
spread(var, val)
# a b new1 new2
#1 1 2 3 6
#2 2 3 5 10
#3 3 4 7 14
将unnest列和list插入新列会产生很多多余的结果。
这是使用spread加上丑陋的pmap_dfc通话的另一种可能性
as.data.frame(t(...))bind_cols(x, as.data.frame(t(pmap_dfc(x, mult, n = n))))
# a b V1 V2
#1 1 2 3 6
#2 2 3 5 10
#3 3 4 7 14
答案 1 :(得分：3)
我发现最好的方法（仍然不是很优雅）是插入@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
ButterKnife.bind(this);
((MyApplication) getApplication()).getComponent().inject(this);
movieListViewModel = ViewModelProviders.of(this).get(MovieListViewModel.class);
recyclerView.setHasFixedSize(true);
gridLayoutManager = new GridLayoutManager(this, 2);
recyclerView.setLayoutManager(gridLayoutManager);
adapter = new MovieListAdapter(MainActivity.this);
recyclerView.setAdapter(adapter);
movieListViewModel.getMovieList();
observePopularMovieList();
}
private void observePopularMovieList() {
movieListViewModel.result.observe(this, new Observer<NetworkResponse>() {
@Override
public void onChanged(@Nullable NetworkResponse networkResponse) {
if (networkResponse.getPostData() != null) {
movieData = networkResponse.getPostData();
adapter.addData(movieData.getResults());
Handler handler = new Handler();
handler.postDelayed(new Runnable() {
@Override
public void run() {
restoreState();
}
},50);
} else {
Log.e(TAG, "failure");
}
}
});
}
。为了使bind_cols正常工作，该函数应返回一个命名列表（它可以是数据框，也可以不是数据框）：
pmap_dfr为避免更改library(tidyverse)
x <- data.frame(a = 1:3, b = 2:4)
mult <- function(a,b,n) as.list(set_names((a + b) * n, paste0('new', n)))
x %>% bind_cols(pmap_dfr(., mult, n = 1:2))
#> a b new1 new2
#> 1 1 2 3 6
#> 2 2 3 5 10
#> 3 3 4 7 14
的定义，可以将其包装在匿名函数中：
mult在这种特殊情况下，实际上并不需要遍历行，因为可以对mult <- function(a,b,n) (a + b) * n
x %>% bind_cols(pmap_dfr(
.,
~as.list(set_names(
mult(...),
paste0('new', 1:2)
)),
n = 1:2
))
#> a b new1 new2
#> 1 1 2 3 6
#> 2 2 3 5 10
#> 3 3 4 7 14
的输入进行矢量化，而对x进行遍历。优点是通常 n> p ，因此迭代次数将[可能大大减少]。显然，这种方法是否可行取决于函数可以接受矢量参数的参数。
n的变量上调用 mult。最简单的方法是显式地传递它们：
x ...但是这失去了x %>% bind_cols(map_dfc(1:2, ~mult(x$a, x$b, .x)))
#> a b V1 V2
#> 1 1 2 3 6
#> 2 2 3 5 10
#> 3 3 4 7 14
的好处，即命名变量将自动传递给正确的参数。您可以使用pmap来找回它，这是一个副词，它会更改函数的域，因此它通过将列表包装在purrr::lift中来接受列表。可以在do.call上调用返回的函数，并为该迭代调用x的值：
n这等效于
x %>% bind_cols(map_dfc(1:2, ~lift(mult)(x, n = .x)))
但是前者的优点是它返回可以x %>% bind_cols(map_dfc(1:2, ~invoke(mult, x, n = .x)))
应用于partial的函数，因此只剩下一个x参数，因此不需要显式引用到n，因此管道效果更好：
x所有人都返回同一件事。如果需要，可以使用x %>% bind_cols(map_dfc(1:2, partial(lift(mult), .)))
固定名称。
答案 2 :(得分：1)
要模仿C:\python_try\python_proj\proj_1>tst
Traceback (most recent call last):
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\setuptools-27.2.0-
py3.6.egg\pkg_resources
\__init__.py", line 2266, in resolve
AttributeError: module 'test' has no attribute 'main'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Anaconda3\Scripts\tst-script.py", line 11, in <module>
load_entry_point('PROJ-1', 'console_scripts', 'tst')()
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\setuptools-27.2.0-
py3.6.egg\pkg_resources
\__init__.py", line 565, in load_entry_point
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\setuptools-27.2.0-
py3.6.egg\pkg_resources
\__init__.py", line 2598, in load_entry_point
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\setuptools-27.2.0-
py3.6.egg\pkg_resources
\__init__.py", line 2258, in load
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\setuptools-27.2.0-
py3.6.egg\pkg_resources
\__init__.py", line 2268, in resolve
ImportError: module 'test' has no attribute 'main'
的输入格式，我们可以通过以下方式从Map调用pmap：
purrr要使其适合管道：
x[paste0("new",seq_along(ns))] <- pmap(list(x['a'], x['b'], ns), mult)
显然，与简明的基础R代码相比，这看起来很丑。但是我想不出更好的方法。