首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在嵌套tibble的两列上应用purrr::map2

是指使用purrr包中的map2函数,在一个嵌套的tibble(也可以是列表)的两列上进行并行操作。

具体来说,map2函数接受三个参数:.x、.y和.f。其中,.x和.y分别表示嵌套tibble的两列(或列表的两个元素),.f表示要应用的函数。

在应用过程中,map2函数会将两列的对应元素传递给函数.f,并将函数的返回值作为结果存储在一个新的列中。如果两列的长度不一致,map2函数会自动将较短的列进行重复以匹配较长的列。

这种方法可以方便地在嵌套tibble的两列上进行元素级别的操作,例如计算、转换、过滤等。它可以提高代码的可读性和效率,并且适用于各种数据处理场景。

以下是一个示例代码,演示如何在嵌套tibble的两列上应用purrr::map2:

代码语言:txt
复制
library(tibble)
library(purrr)

# 创建一个嵌套tibble
nested_tibble <- tibble(
  col1 = list(1:3, 4:6, 7:9),
  col2 = list(10:12, 13:15, 16:18)
)

# 定义一个函数,将两个向量相加
add_vectors <- function(x, y) {
  x + y
}

# 在嵌套tibble的两列上应用add_vectors函数
result <- nested_tibble %>%
  mutate(new_col = map2(col1, col2, add_vectors))

# 输出结果
result

在上述示例中,我们创建了一个嵌套tibble,其中包含两列(col1和col2),每列都是一个整数向量。然后,我们定义了一个函数add_vectors,用于将两个向量相加。最后,我们使用mutate函数和map2函数,在嵌套tibble的两列上应用add_vectors函数,并将结果存储在新的列new_col中。

这样,我们就可以在嵌套tibble的两列上应用purrr::map2函数,实现并行操作,并得到相应的结果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云函数计算(云原生无服务器计算服务):https://cloud.tencent.com/product/scf
  • 腾讯云数据库(云原生数据库服务):https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云云服务器(云原生虚拟服务器):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云人工智能(云原生人工智能服务):https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网(云原生物联网服务):https://cloud.tencent.com/product/iot
  • 腾讯云移动开发(云原生移动开发服务):https://cloud.tencent.com/product/mob
  • 腾讯云对象存储(云原生对象存储服务):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链(云原生区块链服务):https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 腾讯云元宇宙(云原生元宇宙服务):https://cloud.tencent.com/product/mu
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

「R」用purrr实现迭代

迭代方式主要有种: 命令式编程 - for和while 函数式编程 - purrr 准备工作 purrr是tidyverse核心r包之一,提供了一些更加强大编程工具。...接下来我们将学习和使用purrr包,它提供函数可以替代很多常见for循环应用。R基础包中apply应用函数族也可以完成类似的任务,但purrr函数更一致,也更容易学习。...)作为输入,并对向量每个元素应用一个函数,然后返回和输入向量同样长度一个新向量。...$cyl) %>% map(function(df) lm(mpg ~ wt, data = df)) 因为R中创建匿名函数语法比较复杂,所以purrr提供了一种更方便快捷方式——单侧公式...reduce()函数使用一个“二元函数”(即个基本输入),将其不断应用于一个列表,直到最后只剩下一个元素。

4.8K20

R 数据整理(十一: 用purrr包实现更花样匿名函数使用)

需要注意是, 如果map()等泛函中无名函数需要访问其它变量的话, 需要理解其变量作用域或访问环境。另外, 无名函数中其它变量每次被map()应用到输入列表元素时都会重新计算求值。...JSON、YAML等格式转换为R对象就经常具有这种嵌套结构。一般这种类型数据,导入R 后就表现为嵌套列表格式,也就是列表中每个元素也都是列表。...除此之外,map 还有其他变种: modify(),输入一个数据自变量和一个函数, 输出与输入数据同类型结果; map2()可以输入个数据自变量和一个函数, 将个自变量相同下标的元素用函数进行变换...输入类型和输出类型搭配, purrr包提供了27种map类函数。...# double ## double walk2()函数可以接受个数据自变量, 类似于map2()。

2.4K30

MLQuant:基于XGBoost金融时序交易策略(附代码)

也就是说,如果模型预测第t天,GOOG资产将以0.78预测概率高于之前收盘价,并且还预测AMZN将以0.53概率上升,那么我们今天将投资于GOOG。...: 我们可以使用nest()函数将数据放入方便嵌套表中,我们可以简单地对其进行map()覆盖并应用rsample包中rolling_origin()函数,这样,我们每项资产都将有自己rolling_origin...()函数应用于它,而不会出现资产类任何重叠或混合,我们这样做是为了为每个周期创建时间序列特征。...最后,我们使用bind_cols()将个数据集列绑定在一起。...也就是说,如果该模型t日预测,GOOG资产价格将高于之前收盘价,预计概率为0.78,并且还预测AMZN将以0.53概率上升,很有可能我们今天会投资GOOG。

2.8K41

独家 | 不同机器学习模型决策边界(附代码)

数据集包含有关英国统计员Ronald Fisher1936年收集3种不同植物变量信息。...需要注意是这些图最终将是二维,因此我们仅在个变量上训练机器学习模型,但是对于这个变量每种组合而言,它们将是取boundary_lists data frame中个变量。...方面的专家,所以我相信有更好模型产生更好决策边界,但是用purrr、map来训练不同机器学习模型是件很有趣事。...plot_data <- map2( .x = boundary_lists, .y = map( models_predict, ~map(., ~tibble...你能得到:定期翻译培训提高志愿者翻译水平,提高对于数据科学前沿认知,海外朋友可以和国内技术应用发展保持联系,THU数据派产学研背景为志愿者带来好发展机遇。

1.7K40

R tips:使用enframe和map2优雅迭代列表

R中更易于处理数据形式是data.frame,list并不是太好处理,常用操作就是对它进行循环迭代。...使用enframe和map2迭代列表 但是其实可以有更优雅方式迭代列表,还可以完成更多操作,比如在每个图形上加上各自注释信息。...先将列表转变为一种特殊tibble:包含列name和value,name是列表名,value是相应值。...同时对name和value列数据进行迭代,使用map2函数: # 可以使用plot绘制 # name和value值分别使用.x和.y引用 test_t %$% map2(name, value, ~...这里传递test_t参数给map2时使用magrittr包”爆炸运算符“:%$%。它作用可和with类似,使用它后,管道后面的函数可以直接使用test_t列名。

1.8K10

R入门?从Tidyverse学起!

有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习旅程。...那么,tidyverse就提供了一个很好学习思路(tidyverse first),让我们先忽略编程这道大关,其理念是一开始不谈向量、矩阵、数据框、因子、流程控制等概念,直接从数据操纵入手,让初学者最短时间内学会数据处理与可视化应用...tidyverse就是他将自己所写包整理成了一整套数据处理方法,包括ggplot2,dplyr,tidyr,readr,purrrtibble,stringr, forcats。...数据操作速度会更快 如下图,直接查看tibble格式数据,可以一目了然看清数据大小和每列格式 ? 有种方式来创建tibble格式数据 1. 直接创建 ? 2....tidyr包 tidyr个主要函数是 gather() 和 spread() 。

2.5K30

「R」dplyr 列式计算

近期使用 「dplyr」 进行多列选择性操作,如 mutate_at() 时,发现文档提示一系列 「dplyr」 函数变体已经过期,看来后续要退休了,使用 across() 是它们统一替代品,所以最近抽时间针对性学习和翻译下...(a:d, mean)) 我们将从讨论 across() 基本用法开始,特别是将其应用于 summarise() 中和展示如何联合多个函数使用它。...载入包: library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) 基本用法 across() 有个主要参数: 第一个参数是 .cols ,它用来选择你想要操作列。...第二个参数是 .fns,它是应用到数据列上一个函数或者是一个函数列表,它也可以是像 ~.x/2 这样 「purrr」 风格公式语法。..._if, _at, _all 「dplyr」 以前版本允许以不同方式将函数应用到多个列:使用带有_if、_at和_all后缀函数。这些功能解决了迫切需求而被许多人使用,但现在被取代了。

2.4K10

MongoDB聚合索引实际开发中应用场景-嵌套文档聚合查询

MongoDB 支持嵌套文档,即一个文档中可以包含另一个文档作为其字段。聚合查询中,可以通过 $unwind 操作将嵌套文档展开,从而进行更灵活查询和统计。...例如,假设我们有一个包含用户信息和订单信息集合 users,每个文档包含以下字段:user_id:用户IDname:用户名orders:订单列表,每个订单包含以下字段:order_id:订单IDorder_date...:订单日期total_amount:订单总金额我们可以使用聚合索引和聚合框架来查询每个用户最近订单信息。...: "$_id", name: 1, order_id: 1, order_date: 1, total_amount: 1 } }])上面的聚合操作将嵌套文档展开后按照用户...ID和订单日期进行排序,然后通过 $group 操作获取每个用户最近订单信息,并通过 $project 操作排除 _id 字段并重命名 user_id 字段,得到最终结果。

3.5K20

tidyverse:R语言中相当于python中pandas+matplotlib存在

tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写包整理成了一整套数据处理方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrrtibble、stringr、forcats...从文件中读取数据 purrr:(提供好用编程函数 tibble:data.frame升级款 stringr:处理字符,查找、替换等 forcats:处理因子问题 ?...; 查看数据时,不再会一行显示不下(会自动隐藏一部分,自带head);有种方式来创建tibble格式数据: 1..../ 03 — %>%:管道函数 ——将左侧应用到右侧数据data位置 管道函数tidyverse中,管道符号是数据整理主力,可以把许多功能连在一起,而且简洁好看,比起R基本代码更加容易阅读...countcars % summarise(count = n()) 05 — tidyr:数据整理 tidyr个主要函数是 gather

4K10

「R」一个函数获取 TCGACCLE 单基因分子数据

开发 UCSCXenaShiny 基础上,我将其中支持 UCSCXena TCGA/CCLE 单基因数据下载函数进行了整理,构建了一个单一入口。...❞ 下载安装包 国内我们统一推荐下载 Gitee 上包: remotes::install_git("https://gitee.com/XenaShiny/UCSCXenaShiny") 如果你已经安装...CRAN 上 UCSCXenaShiny,也需要进行上面的操作,否则无法使用最新函数。...─────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ── #> ✓ ggplot2 3.3.2 ✓ purrr...= names(gene_mut), mut = as.numeric(gene_mut) ) tp53 <- purrr::reduce(list(expr, cnv, mut), dplyr

91310

tidymodels用于机器学习一些使用细节

还有大部分第三方R包模型! infer:统计推断 workflows:联合数据预处理和算法 除此之外,还包括ggplot2/purrr/dplyr/tibble等R包。...但是一个很大问题是速度,因为底层也是基于tibble,所以速度没那么快,尤其是调参时候,非常慢,运算量一大就得好久时间才能出结果!...下面就来演示~ 训练集中训练模型,因为这个算法不复杂,我们也没进行特别复杂操作,所以还是很快我电脑上大概2秒钟。。。...,大家实际使用中经常会遇到更加复杂情况,比如:多个模型比较,多个模型多个数据集并配合不同预处理步骤,超参数调优等等。...还有一个就是速度,基于tibble,并且各种fit_xxx()函数也是基于purrr包,这就导致它速度一般。但是目前我还没接触到需要好几个小时数据,一般也就顶多半小时!

1.4K40

R海拾遗_再谈非标准评估

df$y #> [1] 1 这种表达式,最后都会将y值提取,严格上讲 [[是一个评估函数,因此可以使用var这种间接引用 $ 是一个引用函数 Quote 和 quote # 将cyl 引用 x_var...mean #> #> 1 feminine NA #> 2 masculine NA #> 3 NA 多参数评估 先看例子 这里单一变量前面加了...group_var, ...) { group_var <- enquo(.group_var) summary_vars <- enquos(..., .named = TRUE) #使用purrr...map函数 # map函数具体使用后续再考虑 # 简单说就是对第一个参数(数据集、或者list)分别使用第二参数(函数) # r语言中...其实相当于list #...expr函数是将代码转换为表达式,但是并不执行 # 目的是和添加新变量名 summary_vars <- purrr::map(summary_vars, function(var) {

67420
领券