Question

我一直在研究整个tidyverse生态系统（只是一点点），我一直在想如何解决该问题。更笼统地说，我一直想知道如何在Transmute中编写自定义函数来处理（循环）行

我的问题：我想计算数据集的最后一行与所有其他行之间的距离度量。然后，我想将带有距离度量的向量添加到我的数据中。

这是我试图以非排字的方式做的事的最小可重现示例

data(iris)
mydata <- iris[, -5]

mydata$distance <- sapply(1:nrow(mydata), function(j){
  dist(rbind(mydata[nrow(mydata), ], mydata[j, ]))})

这有效，并且给了我我所需的东西。

但是，我为解决问题进行的整齐尝试失败了，我一直在努力解决这个问题-希望得到帮助！

mydata <- select(iris, -Species)
mydata %>% transmute(function(x){
 for (i in 1:nrow(x)) {
    dist(rbind(x[i, ],x[nrow(x), ]))
 }
})

非常感谢！

Answer 1

如果您希望将向量添加到数据中，则需要使用cumsum而不是mutate。 transmute只会给您返回单个结果，而mutate会将列添加到数据中。

您的原始功能也可以正常使用，但是如果您想使用transmute，则需要将tidyverse换成sapply（来自map_dbl）和{ purrr的{1}}

rbind