将不同的函数应用于按名称选择函数的数据框的列
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【中文标题】将不同的函数应用于按名称选择函数的数据框的列【英文标题】：Apply different functions to columns of a dataframe selecting functions by name 【发布时间】：2022-01-21 09:31:29 【问题描述】：假设我有一个包含多个列的数据框，其中一些我想要转换。列名定义了需要使用的转换。
library(tidyverse)
set.seed(42)
df <- data.frame(A = 1:100, B = runif(n = 100, 0, 1), log10 = runif(n = 100, 10, 100), log2 = runif(n = 100, 10, 100), log1p = runif(n = 100, 10, 100), sqrt = runif(n = 100, 10, 100))
trans <- list()
trans$log10 <- log10
trans$log2 <- log2
trans$log1p <- log1p
trans$sqrt <- sqrt
理想情况下，我想使用 across 调用，其中列名与 trans 函数名匹配，并且转换将即时执行。
所需的输出如下：
df_trans <- df %>%
dplyr::mutate(log10 = trans$log10(log10),
log2 = trans$log2(log2),
log1p = trans$log1p(log1p),
sqrt = trans$sqrt(sqrt))
df_trans
但是，我不想单独手动指定每个转换。在代表性示例中，我只有 4 个，但这个数字可能会有所不同，而且会显着增加，这使得手动规范变得繁琐且容易出错。
我已设法通过将 trans 列表转换为数据框并左连接来将列名与函数匹配，但随后无法调用 trans_function 列中的函数。
trans_df <- enframe(trans, value = "trans_function")
df %>%
pivot_longer(cols = everything()) %>%
left_join(trans_df) %>%
dplyr::mutate(value = trans_function(value))
错误：
mutate()列value出现问题。 我value = trans_function(value). x 找不到函数“trans_function”
我想我要么需要找到一种从列表列中调用函数的方法，要么需要找到另一种将函数名与列名匹配的方法。欢迎所有想法。
【问题讨论】：
【参考方案1】：另一种可能性如下：
library(tidyverse)
set.seed(42)
df <- data.frame(A = 1:100, B = runif(n = 100, 0, 1), log10 = runif(n = 100, 10, 100), log2 = runif(n = 100, 10, 100), log1p = runif(n = 100, 10, 100), sqrt = runif(n = 100, 10, 100))
df %>%
mutate(across(-(A:B), ~ getFunction(cur_column())(.x))) %>% head
#> A B log10 log2 log1p sqrt
#> 1 1 0.9148060 1.821920 6.486402 3.998918 3.470303
#> 2 2 0.9370754 1.470472 5.821200 3.932046 7.496103
#> 3 3 0.2861395 1.469690 6.437524 2.799395 8.171007
#> 4 4 0.8304476 1.653261 5.639570 3.700698 6.905755
#> 5 5 0.6417455 1.976905 4.597484 4.500461 9.441077
#> 6 6 0.5190959 1.985133 5.638341 4.551289 4.440590
【讨论】：
【参考方案2】：在base R，我们可以使用Map
df[names(trans)] <- Map(function(x, y) x(y), trans, df[names(trans)])
-检查
> identical(df, df_trans)
[1] TRUE
【讨论】：
【参考方案3】：我们可以在across 中使用cur_column() 来获取列名并将其用于子集trans。
library(dplyr)
df %>%
mutate(across(names(trans), ~trans[[cur_column()]](.x))) %>%
head
# A B log10 log2 log1p sqrt
#1 1 0.9148060 1.821920 6.486402 3.998918 3.470303
#2 2 0.9370754 1.470472 5.821200 3.932046 7.496103
#3 3 0.2861395 1.469690 6.437524 2.799395 8.171007
#4 4 0.8304476 1.653261 5.639570 3.700698 6.905755
#5 5 0.6417455 1.976905 4.597484 4.500461 9.441077
#6 6 0.5190959 1.985133 5.638341 4.551289 4.440590
将其与df_trans 的输出进行比较。
head(df_trans)
# A B log10 log2 log1p sqrt
#1 1 0.9148060 1.821920 6.486402 3.998918 3.470303
#2 2 0.9370754 1.470472 5.821200 3.932046 7.496103
#3 3 0.2861395 1.469690 6.437524 2.799395 8.171007
#4 4 0.8304476 1.653261 5.639570 3.700698 6.905755
#5 5 0.6417455 1.976905 4.597484 4.500461 9.441077
#6 6 0.5190959 1.985133 5.638341 4.551289 4.440590
【讨论】：
【参考方案4】：一种方法是使用 lapply：
library(tidyverse)
set.seed(42)
df <- data.frame(A = 1:100, B = runif(n = 100, 0, 1), log10 = runif(n = 100, 10, 100), log2 = runif(n = 100, 10, 100), log1p = runif(n = 100, 10, 100), sqrt = runif(n = 100, 10, 100))
trans <- list()
trans$log10 <- log10
trans$log2 <- log2
trans$log1p <- log1p
trans$sqrt <- sqrt
df_trans <- setNames(lapply(names(df),
function(x) if(x %in% names(trans))
trans[[x]](df[,(x)]) else df[,x]),names(df)) %>%
bind_cols() %>%
as.data.frame()
head(df_trans)
给出：
A B log10 log2 log1p sqrt
1 1 0.1365052 1.739051 6.301896 4.530600 4.318942
2 2 0.1771364 1.549601 5.793220 4.521715 3.649834
3 3 0.5195605 1.902438 4.819125 3.343266 6.788565
4 4 0.8111208 1.572253 6.219991 4.075945 3.322401
5 5 0.1153620 1.751276 6.306097 4.060292 7.817301
6 6 0.8934218 1.724403 6.201123 3.235938 9.749128
原始数据框为：
head(df)
A B log10 log2 log1p sqrt
1 1 0.1365052 54.83409 78.89684 91.81428 18.65326
2 2 0.1771364 35.44878 55.45401 90.99323 13.32129
3 3 0.5195605 79.88006 28.22936 27.31143 46.08461
4 4 0.8111208 37.34675 74.54249 57.90612 11.03835
5 5 0.1153620 56.39961 79.12693 56.99123 61.11019
6 6 0.8934218 53.01557 73.57393 24.43022 95.04549
【讨论】：
以上是关于将不同的函数应用于按名称选择函数的数据框的列的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章