Question

我有一个在这里解决的功能。
此函数采用填充有注释的列和另一个分组列，并将注释传播到缺少值的行。

f1 <- function(data, group_col, expand_col){
  data %>%
    dplyr::group_by({{group_col}}) %>%
    dplyr::mutate( 
      {{expand_col}} := dplyr::case_when(
        !is.na({{expand_col}}) ~ 
          {{expand_col}} ,
      any( !is.na({{expand_col}})  ) & is.na({{expand_col}}) ~ 
        paste(unique(unlist(str_split(na.omit({{expand_col}}), " ")) ), 
                         collapse = " "),
      TRUE ~ 
        NA_character_  
    ))  %>%
    dplyr::ungroup()
}

现在，我想通过将列（group_col）和注释列（expand_col）分组的许多列来做到这一点。
所以如果我有这个df：

t <- tibble(a = c("a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h"), 
            b = c(  1,   1,   1,   1,   2,   2,   2,   2),
            c = c(  1,   1,   2,   2,   3,   3,   4,   4),
            d = c( NA,  NA,  NA, "D", "E",  NA,  NA,  NA),
            e = c("A",  NA, "C",  NA,  NA,  NA, "G", "H")
            )

我可以这样应用

> t %>%
+   f1(c,e) %>%
+   f1(b,e) %>%
+   f1(c,d) %>%
+   f1(b,d)
# A tibble: 8 x 5
  a         b     c d     e    
  <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
1 a         1     1 D     A    
2 b         1     1 D     A    
3 c         1     2 D     C    
4 d         1     2 D     C    
5 e         2     3 E     G H  
6 f         2     3 E     G H  
7 g         2     4 E     G    
8 h         2     4 E     H

因此，我有3组列，即id，分组列（2：3）和注释列（4：5）。
由于我多次调用该函数，因此我想知道如何使用map函数来传递列索引以像上面的示例中那样应用该函数。

我尝试过这样的事情

3:2 %>% 
  map(
    function(x) 4:5 %>% 
      map(
        function(y) f1(
          t, 
          !!(colnames(t)[x]) , 
          !!(colnames(t)[y])
        ) 
      )
  )

但是结果是一团糟。

预先感谢

Answer 1

这可以轻松地在for循环中完成

i1 <- rep(names(t)[3:2], 2)
i2 <- rep(names(t)[4:5], each = 2)
for(i in seq_along(i1))
t <- f1(t, !! rlang::sym(i1[i]), !! rlang::sym(i2[i]))
t
# A tibble: 8 x 5
#  a         b     c d     e    
#  <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#1 a         1     1 D     A    
#2 b         1     1 D     A    
#3 c         1     2 D     C    
#4 d         1     2 D     C    
#5 e         2     3 E     G H  
#6 f         2     3 E     G H  
#7 g         2     4 E     G    
#8 h         2     4 E     H

Answer 2

由于f1接受列名，因此您需要先将索引转换为符号：

v1 <- rlang::syms( colnames(t)[3:2] )
v2 <- rlang::syms( colnames(t)[4:5] )

现在，您可以使用tidyr::crossing()获取所有可能的符号对，并使用purrr::reduce2()依次将f1()应用于这些符号：

V <- tidyr::crossing( v1, v2 )
Res <- purrr::reduce2( V$v1, V$v2, f1, .init=t )

# Validation
Res2 <- t %>% f1(c,e) %>% f1(b,e) %>% f1(c,d) %>% f1(b,d)
identical(Res, Res2)   # TRUE

R通过列嵌套地图

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