dplyr ::发生变异：临时贵变量输入到其他几个操作，横行

Question

这是一个有点棘手，以显示我的真实数据的问题，但我希望以下的介绍：

data_frame(a=c(1,2), b=c(3,4)) %>% 
rowwise %>% 
mutate(c = a*b, d = c-1, e=c+2) %>% 
ungroup 

在上面的例子中当然rowwise是不需要的。

现在让我们假设c的计算既耗时又耗时，c是一个很大的对象而没有向量化。 所以你不需要执行两次，并且希望在每一行计算发生后从内存中清除它。

有没有一个聪明的方法来做到这一点？也许用purrr::map？

Answer 1

这是使用purrr s invoke_rows的答案。

library(purrr) 

MyDf<-data.frame(a=c(1,2), b=c(3,4)) 
invoke_rows(.d=MyDf, .f=function(a,b){c=a*b 
c(d=c-1, 
e=c+2)}, 
.collate="cols") 

更新

针对@JanStanstrup的评论，如果您有另一列要作为输出的一部分，但不会出现在计算中，你可以这样做：

MyDf<-data.frame(a=c(1,2), b=c(3,4), dummy=c(6,7)) 
invoke_rows(.d=MyDf, .f=function(a,b,...){c=a*b 
c(d=c-1, 
    e=c+2)}, 
.collate="cols") 

这里，dummy和任何其它列经由...作为参数传递到.f功能，但在这种功能不被使用，所以它们只是一直传下去。