Мутирование нескольких столбцов в функцию создает списки для каждого компонента в результирующем столбце в dplyr

У меня есть функция из пакета (tidycensus), которую я хочу использовать через трубопровод и мутировать. Я создал этот простой макет, чтобы показать ситуацию.

library(tidycensus)

tt <- as_data_frame(matrix(1:36, ncol = 6))
colnames(tt) <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F")
tt2 <- tt %>% mutate(moe=moe_prop(.[,"A"],.[,"C"], .[,"D"],.[,"B"]))

Окончательный результат упаковывает результаты в списки (все равны расчетным значениям в каждом) и размещает их в каждом месте столбца Мо, как вы можете видеть ниже. Очевидно, я хочу в результате вектор, который заполняет столбец МО

> tt2
# A tibble: 6 x 7
      A     B     C     D     E     F    moe      
    <int> <int> <int> <int> <int> <int> <list>   
1     1     7    13    19    25    31 <dbl [6]>
2     2     8    14    20    26    32 <dbl [6]>
3     3     9    15    21    27    33 <dbl [6]>
4     4    10    16    22    28    34 <dbl [6]>
5     5    11    17    23    29    35 <dbl [6]>
6     6    12    18    24    30    36 <dbl [6]>

Я знаю что используя [,"Column_name] Формат возвращает список. Поэтому я попытался добавить as.vector до каждой из входных переменных в функцию. все те же результаты. Интересно, что мне здесь не хватает.

Источник

2 ответа

Решение

На основе входного набора данных, предполагая, что нам нужно только одно значение для каждой строки, выполнив moe_prop в каждой строке преобразовать имена столбцов в символы, а затем выполнить оценку (!!!)

tt %>% 
  mutate(moe = moe_prop(!!! rlang::syms(names(.)[c(1, 3, 4, 2)])))
# A tibble: 6 x 7
#      A     B     C     D     E     F   moe
#  <int> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl>
#1     1     7    13    19    25    31  1.46
#2     2     8    14    20    26    32  1.43
#3     3     9    15    21    27    33  1.39
#4     4    10    16    22    28    34  1.37
#5     5    11    17    23    29    35  1.34
#6     6    12    18    24    30    36  1.31

Это похоже на вызов

tt %>%
   mutate(moe = moe_prop(!!! rlang::syms(c("A", "C", "D", "B"))))

Или сделайте операцию rowwise()

tt %>%
    rowwise %>% 
    mutate(moe = moe_prop(A, C, D, B))

Проверяя значения строк индивидуально

moe_prop(1, 13, 19, 7)
#[1] 1.460951

moe_prop(2, 14, 20, 8)
#[1] 1.426237
Источник

Ты можешь использовать unnest()

library(dplyr)
library(tidyr)
library(tidycensus)

tt <- as_data_frame(matrix(1:36, ncol = 6))
colnames(tt) <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F")
tt2 <- tt %>% 
  mutate(moe = moe_prop(.[, "A"], .[, "C"], .[, "D"], .[, "B"]))

tt2 %>%
  unnest()
#> # A tibble: 36 x 7
#>        A     B     C     D     E     F   moe
#>    <int> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl>
#>  1     1     7    13    19    25    31  1.46
#>  2     1     7    13    19    25    31  1.43
#>  3     1     7    13    19    25    31  1.39
#>  4     1     7    13    19    25    31  1.37
#>  5     1     7    13    19    25    31  1.34
#>  6     1     7    13    19    25    31  1.31
#>  7     2     8    14    20    26    32  1.46
#>  8     2     8    14    20    26    32  1.43
#>  9     2     8    14    20    26    32  1.39
#> 10     2     8    14    20    26    32  1.37
#> # ... with 26 more rows

Создано 2018-09-12 пакетом представлением (v0.2.0.9000).

Источник
Другие вопросы по тегам