使用 seq() 中的值的函数

Function that works with values in a seq()

我有一个 df,我想在其中为每个 id 计算 c 列 < 值的次数。

structure(list(id = c(14, 14, 15, 15, 15, 26, 26, 26, 26), a = c(1, 
2, NA, 7, NA, 2, NA, 2, 3), b = c(2, 4, 8, NA, 1, 4, 2, 9, 8), 
    c = c(2.3, 4.4, 1.3, 5.4, 3, NA, 1, 0, 3)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

  id  a  b   c
1 14  1  2 2.3
2 14  2  4 4.4
3 15 NA  8 1.3
4 15  7 NA 5.4
5 15 NA  1 3.0
6 26  2  4  NA
7 26 NA  2 1.0
8 26  2  9 0.0
9 26  3  8 3.0

我想用我采用的所有阈值的结果制作一个 df。这将导致:

thres_range <- seq(1, 3) # values I want to try as threshold

     id thres1 thres2 thres3
1    14      0      0      1
2    15      0      1      1
3    26      1      2      2

我已经得到了计算每个 id 列 c < 值的次数的代码。但是,我无法编写一个函数,将该代码应用于 seq() 中的所有值并将结果放入 1 个数据帧

library(dplyr)
thres_range <- seq(1, 3) # values I want to try as threshold

fun <- function(thres) {
  w <- paste0("thres", thres) # give column name e.g. thres2, thres3 etc
  df %>% group_by(id) %>% 
    summarise(w = sum(c < thres, na.rm=TRUE))
}

sapply(thres_range, function(L) fun(L))

如有任何建议,我们将不胜感激!提前致谢! :D

我们用map遍历'thresh_range',按'id'分组,summarise到return中的逻辑表达式sum 'w',通过 'id' 在 reduce 中执行 inner_join,如果需要 rename

library(dplyr)
library(purrr)
map(thres_range, ~ 
      df %>%
        group_by(id) %>%
        summarise(w = sum(c < .x, na.rm = TRUE))) %>% 
    reduce(inner_join, by = 'id') %>%
    rename_at(vars(starts_with('w')), ~ str_c('thresh', seq_along(.)))
# A tibble: 3 x 4
#     id thresh1 thresh2 thresh3
#  <dbl>   <int>   <int>   <int>
#1    14       0       0       1
#2    15       0       1       1
#3    26       1       2       2

如果我们正在创建一个函数,在带有 = 的 lhs 上的赋值 'w' 将导致计算 'w' 字面上的值而不是内部的值。我们需要

  summarise(!! w := sum(c < thresh, na.rm = TRUE))

f1 <- function(dat, thresh) {
         w <- str_c('thresh', thresh)
         dat %>%
             group_by(id) %>%
             summarise(!! w := sum(c < thresh, na.rm = TRUE))
     }

map(thres_range,  f1, dat = df) %>%
   reduce(inner_join, by = 'id')