purrr (反復計算)

purrrパッケージで，行データに対する反復処理を簡潔に行うことができる。

情報源

準備

install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

map

以下は全部同じ意味。

map(df,mean)
map(df,function(x){mean(x)})
df %>% map(~ {mean(.x)})

map()は出力をlistにするが，doubleで受け取るときにはmap_dbl()で。

map2, pmap

2要素のリストに対する処理にはmap2, 3要素以上に対する処理にはpmapを使う。

tidyverseでの統計処理は基本的に列毎に行うが，行方向の平均や分散などの計算をするのに便利。

library(tidyverse)
library(magrittr) # to use %T>%
​
x<- list(
c(1:3),
c(3:5),
c(5:7))
x %>% pmap(sum)

実行結果

9
12
15

tibbleやvectorに対しても同様に計算できる。

y<- tibble(
a=c(1:3),
b=c(2:4),
c=c(3:5))
y %>% pmap(sum)

z<- tibble(
a=c(1:3),
b=c(2:4),
c=c(3:5))

z %>% pmap(sum)

size<-3
n<-0

x <- vector("list",size)
for(k in 1:size){
    n=n+1
    x[[n]]<-c(k,k+1,k+2)
}
x
x %>% pmap(mean)
x %>% pmap(~ var(c(...)))

mean()に対しては平均を計算するオブジェクトを渡せばよいが，var()にはリストを要素とするベクトルは受け取らず，unnested な　matrixやdata.frameにする必要がある。 そきで，最後の例にあるように，...で，要素を渡してc()でオブジェクト化している。

その他