dplyr을 통한 sapply 결과

Question

아래 예에서는 vals_int에 가장 가까운 value이 어느 것인지 확인하려고 시도하고 있습니다. id입니다. 나는이 문제를 sapply()을 사용하여 다음과 비슷한 문제를 해결할 수 있지만 sapply() 부분이 dplyr에 다른 함수로 수행 될 수 있는지 궁금해합니다.

메서드와 출력을 dplyr 패키지의 일부 기능을 사용하여 재생할 수 있다면 정말로 관심이 있습니다. 나는 do()가 작동할지 모르지만 어떻게 결정할 지 고심하고 있습니다.

library(tidyverse) 

df <- data_frame(
    id = rep(1:10, 10) %>% 
    sort, 
    visit = rep(1:10, 10), 
    value = rnorm(100) 
) 

vals_int <- c(1, 2, 3) 

tmp <- sapply(vals_int, 
       function(val_i) abs(df$value - val_i)) 

Answer 1

그래, 당신과 같이, 모든 행에 같은 작업을 수행 할 수 dplyr에 rowwise() 및 do() 기능을 사용할 수 있습니다

df %>% rowwise %>% do(diffs = abs(.$value - vals_int)) 

이 열이 새로운 tibble에 diffs라는 만들 것이다 길이가 3 인 벡터 목록입니다. do()이 반환하는 출력을 강제로 데이터 프레임으로 반환하면 대신에 각 값을 빼서 3 개의 열이있는 tibble이 만들어집니다.

df %>% rowwise %>% do(as.data.frame(t(abs(.$value - vals_int)))) 

Answer 2

@qdread에 의한 대답은 당신이 찾고있는 무엇을 수행하지만, tidyverse (즉 당신에게 중요한 경우, 나도 몰라) 떨어진 do() 기능에서 이동하기 시작한다. 다음은 purrr 패키지의 map을 사용하는 대체 방법입니다. 당신이 제공

df %>% 
    mutate(closest = map(value, function(x){ 
    abs(x - vals_int) %>% 
     t() %>% 
     as.tibble() 
    })) %>% 
    unnest() 

: 주석에 대한

# A tibble: 100 x 6 
     id visit  value   V1  V2  V3 
    <int> <int>  <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> 
1  1  1 0.91813183 0.08186817 1.081868 2.081868 
2  1  2 -1.68556173 2.68556173 3.685562 4.685562 
3  1  3 -0.05984289 1.05984289 2.059843 3.059843 
4  1  4 0.40128729 0.59871271 1.598713 2.598713 
5  1  5 -0.09995526 1.09995526 2.099955 3.099955 
6  1  6 0.81802663 0.18197337 1.181973 2.181973 
7  1  7 -1.49244225 2.49244225 3.492442 4.492442 
8  1  8 -0.74256185 1.74256185 2.742562 3.742562 
9  1  9 -0.43943907 1.43943907 2.439439 3.439439 
10  1 10 0.54985857 0.45014143 1.450141 2.450141 
# ... with 90 more rows