R语言中的函数5：purrr:map()

2023-09-08 03:32| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录前言map(.x,.f,...),map2(.x,.y,.f,...),pmap(.I,.f,...)数据准备map()测试map2()测试pmap()测试 map_lgl(),map2_lgl(),pma_lgl()map_chr(), map2_chr(), pmap_chr(),map_dbl()，map2_dbl()，pmap_dbl()map_dfr()， map2_dfr()， pmap_dfr()map_dfc()， map2_dfc()， pmap_dfc()map_if(.x,.p,.f,.else),map_at(.at.x,.p,.f,.else)说明文档中的一些例子

前言

**map()**类函数在很大程度上替代了循环的作用，并且计算中利用的多线程并行计算，多使用不但可以提高计算效率还可以让代码更加整洁。

map(.x,.f,…),map2(.x,.y,.f,…),pmap(.I,.f,…) x,y这里可以是atomic vector(向量或矩阵)或是list(列表，数据框),长度要相等。map(x, f),map2(x,y,f),pmap(I,f)返回的是一个和x有同样长度的list.map2()中变量长度必须相同，这点没有python灵活。在pmap()函数中，I是一个list, f是个多元函数每次从list的每个原子中选一个对象进行计算。f 是一个函数，或者是一个公式例如： ~ x + 2…表示.f所需的参数。数据准备 library(purrr) fun=function(x){x+1} funxy=function(x,y){x-y} x=c(1,5,8,9) X=list(1,2,6,5) y=c(8,4,6,2) z=c(1,4,8,6) map()测试

x是vector的情况：

res=map(x,fun);res # [[1]] # [1] 2 # # [[2]] # [1] 6 # # [[3]] # [1] 9 # # [[4]] # [1] 10

x包含list的情况：

res=map(X,fun);res # [[1]] # [1] 2 # # [[2]] # [1] 3 # # [[3]] # [1] 7 # # [[4]] # [1] 6 map2()测试 res=map2(x,y,funxy);res # [[1]] # [1] -7 # # [[2]] # [1] 1 # # [[3]] # [1] 2 # # [[4]] # [1] 7

如果被映射变量长度不同就会报错：

y2=c(8,4) res=map2(x,y2,funxy);res # 错误: Mapped vectors must have consistent lengths: # * `.x` has length 4 # * `.y` has length 2

list与vector混合的情况：

res=map2(X,y,funxy);res # [[1]] # [1] -7 # # [[2]] # [1] -2 # # [[3]] # [1] 0 # # [[4]] # [1] 3 pmap()测试 funxyz=function(x,y,z){x+y+z} I=list(X,y,z) res=pmap(I,funxyz);res # [[1]] # [1] 10 # # [[2]] # [1] 10 # # [[3]] # [1] 20 # # [[4]] # [1] 13 map_lgl(),map2_lgl(),pma_lgl()

返回逻辑向量

library(purrr) fun=function(x){x>1} funxy=function(x,y){x>y} funxyz=function(x,y,z){x>y-z} y=c(8,4,6,2) x=c(1,5,8,9) z=c(9,5,4,6) mydata=data.frame(x,y,z) res=map_lgl(x,fun);res #[1] FALSE TRUE TRUE TRUE res=map2_lgl(x,y,funxy);res #[1] FALSE TRUE TRUE TRUE res=pmap_lgl(mydata,funxyz);res # [1] TRUE TRUE TRUE TRUE map_chr(), map2_chr(), pmap_chr(),

返回字符串向量

library(purrr) fun=function(x){as.character(x)} funxy=function(x,y){paste0(as.character(x),as.character(y))} funxyz=function(x,y,z){paste0(as.character(x),as.character(y),as.character(z))} y=c(8,4,6,2) x=c(1,5,8,9) z=c(9,5,4,6) mydata=data.frame(x,y,z) res=map_chr(x,fun);res # "1" "5" "8" "9" res=map2_chr(x,y,funxy);res # "18" "54" "86" "92" res=pmap_chr(mydata,funxyz);res # "189" "545" "864" "926" map_dbl()，map2_dbl()，pmap_dbl()

返回的是一个双精度向量

library(purrr) fun=function(x){x+0.11} funxy=function(x,y){x-y+0.69} funxyz=function(x,y,z){x-y-z-0.554} y=c(8,4,6,2) x=c(1,5,8,9) z=c(9,5,4,6) mydata=data.frame(x,y,z) res=map_dbl(x,fun);res # [1] 1.11 5.11 8.11 9.11 res=map2_dbl(x,y,funxy);res # [1] -6.31 1.69 2.69 7.69 res=pmap_dbl(mydata,funxyz);res # [1] -16.554 -4.554 -2.554 0.446 map_dfr()， map2_dfr()， pmap_dfr()

返回一个dataframe, 是由每个f(x)输出rbind后的结果，因此也需要f的返回是一个dataframe。

library(purrr) fun=function(x){data.frame(var1=x+0.11,var2=x)} funxy=function(x,y){data.frame(var1=x-y+0.69,var2=x)} funxyz=function(x,y,z){data.frame(var1=x-y-z-0.554,var2=x+y+z)} y=c(8,4,6,2) x=c(1,5,8,9) z=c(9,5,4,6) mydata=data.frame(x,y,z) res=map_dfr(x,fun);res # var1 var2 # 1 1.11 1 # 2 5.11 5 # 3 8.11 8 # 4 9.11 9 res=map2_dfr(x,y,funxy);res # var1 var2 # 1 -6.31 1 # 2 1.69 5 # 3 2.69 8 # 4 7.69 9 res=pmap_dfr(mydata,funxyz);res # var1 var2 # 1 -16.554 18 # 2 -4.554 14 # 3 -2.554 18 # 4 0.446 17 map_dfc()， map2_dfc()， pmap_dfc()

返回一个dataframe, 是由每个f(x)输出cbind后的结果，因此也需要f的返回是一个可以被cbind的输出。

library(purrr) fun=function(x){data.frame(var1=x+0.11,var2=x)} funxy=function(x,y){c(x-y+0.69,x)} funxyz=function(x,y,z){data.frame(var1=x-y-z-0.554,var2=x+y+z)} y=c(8,4,6,2) x=c(1,5,8,9) z=c(9,5,4,6) mydata=data.frame(x,y,z) res=map_dfc(x,fun);res # var1 var2 var11 var21 var12 var22 var13 var23 # 1 1.11 1 5.11 5 8.11 8 9.11 9 res=map2_dfc(x,y,funxy);res # # A tibble: 2 x 4 # V1 V2 V3 V4 # # 1 -6.31 1.69 2.69 7.69 # 2 1 5 8 9 res=pmap_dfc(mydata,funxyz);res # var1 var2 var11 var21 var12 var22 var13 var23 # 1 -16.554 18 -4.554 14 -2.554 18 0.446 17 map_if(.x,.p,.f,.else),map_at(.at.x,.p,.f,.else)

这里.p是判断函数，.f是判断为真的执行语句，.else是判断为假的执行语句，.at可以是字符串或者数值索引，表示对.x中这些对象起作用。注意这里的作用单元是list或vector中的每个原子，而非横向地从每个原子中取元素执行。

library(purrr) fun=function(x){sum(x)>8} x=c(1,5,8,9) y=c(9,8,5,3) z=c(-1,-2,5,3) mydata=data.frame(x=x,y=y,z=z) res=map_if(.x=x,.p=fun,.f=~'right',.else=~'wrong');res # [[1]] # [1] "wrong" # # [[2]] # [1] "right" # # [[3]] # [1] "right" # # [[4]] # [1] "right" res=map_if(.x=mydata,.p=fun,.f=sum,.else=~'wrong');res # $x # [1] 23 # # $y # [1] 20 # # $z # [1] "wrong" res=map_at(.at=2:3,.x=x,.p=fun,.f=~'right',.else=~'wrong');res # [[1]] # [1] 1 # # [[2]] # [1] "right" # # [[3]] # [1] "right" # # [[4]] # [1] 9 res=map_at(.at=2:3,.x=mydata,.p=fun,.f=~'right',.else=~'wrong');res # $x # [1] 1 5 8 9 # # $y # [1] "right" # # $z # [1] "right" 说明文档中的一些例子 1:10 %>% map(rnorm, n = 10) %>% map_dbl(mean) # Or use an anonymous function 1:10 %>% map(function(x) rnorm(10, x)) # Or a formula 1:10 %>% map(~ rnorm(10, .x)) # Using set_names() with character vectors is handy to keep track # of the original inputs: set_names(c("foo", "bar")) %>% map_chr(paste0, ":suffix") # Supply multiple values to index deeply into a list l2 % map(c(2, 2)) # A more realistic example: split a data frame into pieces, fit a # model to each piece, summarise and extract R^2 mtcars %>% split(.$cyl) %>% map(~ lm(mpg ~ wt, data = .x)) %>% map(summary) %>% map_dbl("r.squared") # If each element of the output is a data frame, use # map_dfr to row-bind them together: mtcars %>% split(.$cyl) %>% map(~ lm(mpg ~ wt, data = .x)) %>% map_dfr(~ as.data.frame(t(as.matrix(coef(.))))) # (if you also want to preserve the variable names see # the broom package)

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