在R中将嵌套的小标题转换为字符向量

时间:2018-08-31 21:06:44

标签: r dplyr tidyr tibble

我有一个嵌套的数据帧tb,看起来像这样:

>tb
# A tibble: 26 x 3
   league         fdj_data          five38_data      
   <chr>          <list>            <list>           
 1 Ch.D1 Danemark <tibble [14 x 1]> <tibble [14 x 1]>
 2 Ch.D1 Ecosse   <tibble [10 x 1]> <tibble [14 x 1]>
 3 Ligue 2        <tibble [20 x 1]> <tibble [19 x 1]>
 4 Serie B        <tibble [18 x 1]> <tibble [21 x 1]>
 5 Liga Segunda   <tibble [20 x 1]> <tibble [20 x 1]>
 6 Ch.D1 Pays-Bas <tibble [18 x 1]> <tibble [21 x 1]>
 7 Ch.D1 Grèce    <tibble [12 x 1]> <tibble [16 x 1]>
 8 Ch.D1 Suède    <tibble [16 x 1]> <tibble [19 x 1]>
 9 Ch.D1 Turquie  <tibble [18 x 1]> <tibble [21 x 1]>
10 Ch.D1 Russie   <tibble [14 x 1]> <tibble [19 x 1]>
# ... with 16 more rows

我还有一个函数(我们称其为func),该函数接受2个字符向量(可能是不同长度),并输出另一个字符向量(与第一个arg长度相同)

我想添加另一列,每一行包含func(fdj_data, five38_data)

我尝试过

tb %>% 
  mutate(new_var = func(fdj_data, five38_data))

tb %>% 
  mutate(fdj_data = as.character(fdj_data),
         five38_data = as.character(five38_data)) %>%
  mutate(new_var = func(fdj_data, five38_data))

但是两者都不起作用。 我也尝试过purrr::map(),但没有成功

你有什么主意吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

如果func已正确向量化,则您不必遇到任何问题。请参见下面的示例:

library(tibble)
library(dplyr)
set.seed(123)
func <- function(fdj_data, five38_data) {
  sample(LETTERS, length(fdj_data), replace = TRUE)
}


tb <- tibble(league = paste0(sample(letters, 26, replace = TRUE), 1:26))
tb$fdj_data <- lapply(sample(10:22, 26, replace = TRUE), function(x)tibble(rnorm(x)))
tb$five38_data <- lapply(sample(10:22, 26, replace = TRUE), function(x)tibble(rnorm(x)))
tb

tb %>% 
  mutate(new_var = func(fdj_data, five38_data))

输出:

# A tibble: 26 x 4
   league fdj_data          five38_data       new_var
   <chr>  <list>            <list>            <chr>  
 1 h1     <tibble [17 x 1]> <tibble [14 x 1]> C      
 2 u2     <tibble [17 x 1]> <tibble [19 x 1]> U      
 3 k3     <tibble [13 x 1]> <tibble [10 x 1]> F      
 4 w4     <tibble [11 x 1]> <tibble [20 x 1]> R      
 5 y5     <tibble [22 x 1]> <tibble [16 x 1]> L      
 6 b6     <tibble [21 x 1]> <tibble [19 x 1]> F      
 7 n7     <tibble [18 x 1]> <tibble [18 x 1]> Z      
 8 x8     <tibble [20 x 1]> <tibble [17 x 1]> L      
 9 o9     <tibble [10 x 1]> <tibble [19 x 1]> A      
10 l10    <tibble [16 x 1]> <tibble [18 x 1]> Y      
# ... with 16 more rows