使用dplyr将函数应用于data.frame中的一行
在基地R我会做以下事情：
d <- data.frame(a = 1:4, b = 4:1, c = 2:5)
apply(d, 1, which.max)
随着dplyr我可以做到以下几点：
library(dplyr)
d %>% mutate(u = purrr::pmap_int(list(a, b, c), function(...) which.max(c(...))))
如果d我需要指定另一列，但我希望它可以使用任意数量的列。
从概念上讲，我想要类似的东西
pmap_int(list(everything()), ...)
pmap_int(list(.), ...)
但这显然行不通。我将如何规范地解决这个问题dplyr？
回答
我们只需要被指定为数据.的data.frame是list与作为列表元素列。如果我们 wrap list(.)，它将成为一个嵌套列表
library(dplyr)
d %>%
mutate(u = pmap_int(., ~ which.max(c(...))))
# a b c u
#1 1 4 2 2
#2 2 3 3 2
#3 3 2 4 3
#4 4 1 5 3
或者可以使用 cur_data()
d %>%
mutate(u = pmap_int(cur_data(), ~ which.max(c(...))))
或者，如果我们想使用everything()，将它放在里面selectaslist(everything())不解决应该从中选择所有内容的数据
d %>%
mutate(u = pmap_int(select(., everything()), ~ which.max(c(...))))
或使用 rowwise
d %>%
rowwise %>%
mutate(u = which.max(cur_data())) %>%
ungroup
# A tibble: 4 x 4
# a b c u
# <int> <int> <int> <int>
#1 1 4 2 2
#2 2 3 3 2
#3 3 2 4 3
#4 4 1 5 3
或者这更有效 max.col
max.col(d, 'first')
#[1] 2 2 3 3
或与 collapse
library(collapse)
dapply(d, which.max, MARGIN = 1)
#[1] 2 2 3 3
可以包含在dplyr作为
d %>%
mutate(u = max.col(cur_data(), 'first'))