Question

我有一个巨大的数据框，我正在应用一个在一个列上具有多个输出的函数，并希望将这些输出添加为数据框中的列。

示例功能

measure <- function(x){ # useless function for illustrative purposes
     one <- x+1
     two <- x^2
     three <- x/2
     m <- c(one,two,three)
     names(m) <- c('Plus1','Square','Half')
     return(m)
 }

我当前的方法效率很低：

a <- mtcars %>% group_by(cyl) %>% mutate(Plus1 = measure(wt)[1], Square = measure(wt)[2], 
       Half = measure(wt)[3]) %>% as.data.frame()

输出：

head(a,15)

    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb Plus1 Square  Half
1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4  3.62  3.875 4.215
2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4  3.62  3.875 4.215
3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1  3.32  4.190 4.150
4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1  3.62  3.875 4.215
5  18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2  4.44  4.570 5.070
6  18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1  3.62  3.875 4.215
7  14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4  4.44  4.570 5.070
8  24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2  3.32  4.190 4.150
9  22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2  3.32  4.190 4.150
10 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4  3.62  3.875 4.215
11 17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4  3.62  3.875 4.215
12 16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3  4.44  4.570 5.070
13 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3  4.44  4.570 5.070
14 15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3  4.44  4.570 5.070
15 10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4  4.44  4.570 5.070

有没有更有效的方法来做到这一点？我的实际函数有13个输出，并且要花很长时间才能应用于大型数据框。请帮忙！

Answer 1

有多种方法可以解决此问题，但是，一种选择是返回函数的tibble输出，split基于组的数据帧，计算每个统计信息并将结果绑定在一起

library(tidyverse)

measure <- function(x){
   tibble(Plus1 = x+1,Square = x^2,Half = x/2) 
}


bind_cols(mtcars %>% arrange(cyl), 
          mtcars %>% 
              group_split(cyl) %>% 
              map_df(~measure(.$wt)))

#    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb Plus1    Square   Half
#1  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1 3.320  5.382400 1.1600
#2  24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2 4.190 10.176100 1.5950
#3  22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2 4.150  9.922500 1.5750
#4  32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1 3.200  4.840000 1.1000
#5  30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2 2.615  2.608225 0.8075
#6  33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1 2.835  3.367225 0.9175
#....

每组仅调用measure一次，而不管返回的值数如何，而尝试提取n的次数被称为n次。

使用dplyr应用功能并将输出设置为数据框中的列

1 个答案: