使用purr::pmap管理.f列表名称

公式参数 ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width 传递给 purrr::as_mapper 是的。

purrr::as_mapper(~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width)
# function (..., .x = ..1, .y = ..2, . = ..1) 
# Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width

你可以看到这个函数无法直接知道这些变量是什么。

我可以想出三种方法来解决这个问题。我将使用@zacdav的示例,因为它比您的示例更紧凑、可读性更强:

named_list <- list(one = c(1, 1),
                   two = c(2, 2),
                   three = c(3, 3))

明确定义

您可以显式地定义这些变量,如@zacdav的答案所示—它将起作用。

探索点论证

有一种方法可以通过 ... 函数返回的参数 as_mapper 是的。

当名称可用时,函数的参数将被命名,正如doc换句话说所述。

这就解释了为什么 pmap(named_list, function(x,y,z) x+y+z) 将失败并出现错误:

未使用的参数(1=.L[[C(1,i)]]、2=.L[[C(2,i)]]、3=.L[[C(3,i)]])

见:

pmap(named_list, ~names(list(...)))
# [[1]]
# [1] "one"   "two"   "three"
# 
# [[2]]
# [1] "one"   "two"   "three"

( pmap(unname(named_list), function(x,y,z) x+y+z) 另一方面也可以)

所以这是可行的:

pmap(named_list, ~ with(list(...), one + two + three))
# [[1]]
# [1] 6
# 
# [[2]]
# [1] 6 

使用pryr::f

pryr 为函数定义提供了一个简洁的快捷方式 pryr::f 以下内容:

library(pryr)
f(one + two + three)
# function (one, three, two) 
# one + two + three

pmap(named_list, f(one + two + three))
# [[1]]
# [1] 6
# 
# [[2]]
# [1] 6
# 

不过,使用时请小心,全局变量仍将显示为参数,函数将或不会包含在参数中,具体取决于它们的调用方式。例如:

x <- 1
test <- mean
f(test(x) + lapply(iris,test2))
# function (iris, test2, x) 
# test(x) + lapply(iris, test2)

所以这不是一般的方法,你应该只在简单的情况下使用。第二种方法虽然有点老生常谈,但还是通用的。

而且 f 如果按字母顺序排列参数,则在处理命名列表时不应出现此问题,但在处理部分命名列表时请小心。

library(purrr)
named_list <- list(one = c(1, 1),
                   two = c(2, 2),
                   three = c(3, 3))

pmap(named_list, function(one, two, three) one + two + three)

甚至在 pmap 文档:

# Matching arguments by name
l <- list(a = x, b = y, c = z)
pmap(l, function(c, b, a) a / (b + c))

这样做是因为它希望看到每个命名元素。

pmap_dbl(iris, function(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width, Species) Sepal.Length + Sepal.Width)

你也可以利用 ... 看起来:

pmap_dbl(iris, function(Sepal.Length, Sepal.Width, ...) Sepal.Length + Sepal.Width)

理想情况下,此示例将仅使用 rowSums 但实际上。