r - 如何在数据帧上按行应用函数以在 r 中生成新的或扩展的数据帧

Question

我正在尝试扩展现有数据集，目前如下所示:

df <- tibble(
        site = letters[1:3],
        years = rep(4, 3),
        tr = c(3, 6, 4)
)

tr 是每个站点/年份组合的重复总数。我只想添加重复项，然后添加每个重复项的响应变量。使用以下函数对于单个站点/年份组合来说很容易:

        f <- function(site=NULL, years=NULL, t=NULL){
                df <- tibble(
                        site = rep(site, each = t, times= years),
                        tr = rep(1:t, times = years),
                        year = rep(1:years, each = t)
                        )
                df 
        }

# For one site:
f(site='a',  years=4, t=3)

# Producing this:
# # A tibble: 12 x 3
# site     tr  year
# <chr> <int> <int>
# 1 a         1     1
# 2 a         2     1
# 3 a         3     1
# 4 a         1     2
# 5 a         2     2
# 6 a         3     2
# 7 a         1     3
# 8 a         2     3
# 9 a         3     3
# 10 a         1     4
# 11 a         2     4
# 12 a         3     4

如何将该函数应用于输入数据帧的每一行以生成最终数据帧？基础 r 中的 apply 函数之一或 purrr 包中的 pmap_df() 似乎是理想的，但由于不熟悉这些函数的工作原理，我所有的努力都只产生了错误。

Answer 1

如果我们想应用相同的功能，请使用pmap

library(purrr)
pmap_dfr(df, ~ f(..1, ..2, ..3))
# A tibble: 52 x 3
#   site     tr  year
# * <chr> <int> <int>
# 1 a         1     1
# 2 a         2     1
# 3 a         3     1
# 4 a         1     2
# 5 a         2     2
# 6 a         3     2
# 7 a         1     3
# 8 a         2     3
# 9 a         3     3
#10 a         1     4
# … with 42 more rows

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另一个选项是来自 dplyr 开发版本的 condense

library(tidyr)
df %>%
      group_by(rn = row_number()) %>% 
      condense(out = f(site, years, tr)) %>% 
      unnest(c(out))

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或者在base R中，我们也可以将do.call与Map一起使用

do.call(rbind, do.call(Map, c(f, unname(as.data.frame(df)))))