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我是 R 自学的，这是我的第一个 StackOverflow 问题。如果这是一个明显的问题，我深表歉意；请善待。

我的问题的简短版本
我编写了一个自定义函数来计算变量逐年变化的百分比。我想使用purrr'smap_at函数将我的自定义函数应用于变量名向量。我的自定义函数在应用于单个变量时有效，但在我使用链接时失败map_a

我的自定义函数

calculate_delta <- function(df, col) {

  #generate variable name
  newcolname = paste("d", col, sep="")

  #get formula for first difference.
  calculate_diff <- lazyeval::interp(~(a + lag(a))/a, a = as.name(col))

  #pass formula to mutate, name new variable the columname generated above
  df %>% 
        mutate_(.dots = setNames(list(calculate_diff), newcolname)) }

当我将此函数应用于 mtcars 数据集中的单个变量时，输出与预期的一样（尽管显然结果的含义是无意义的）。

calculate_delta(mtcars, "wt")

尝试使用 Purrr 将函数应用于字符向量

我认为我在概念化 map_at 如何将参数传递给函数时遇到了麻烦。我可以在网上找到的所有示例片段都将 map_at 与类似的函数一起使用is.character，不需要额外的参数。这是我尝试使用purrr.

vars <- c("wt", "mpg")
mtcars %>% map_at(vars, calculate_delta)

这给了我这个错误信息

粘贴错误（“d”，col，sep =“”）：缺少参数“col”，没有默认值

我认为这是因为 map_at 作为 传递vars，df而不是传递参数col。为了解决这个问题，我尝试了以下方法：

vars <- c("wt", "mpg") 
mtcars %>% map_at(vars, calculate_delta, df = .)

这向我抛出了这个错误：

Error: unrecognised index type

我玩弄了一堆不同的版本，包括df从函数中删除参数calculate_delta，但我没有运气。

其他潜在的解决方案

1) 这个版本使用sapply, 而不是purrr. 我已经尝试过以这种方式解决问题并且遇到了类似的问题。如果可能的话，我的目标是找出一种使用 purrr 的方法。根据我对 的理解purrr，这似乎是一个典型的用例。

2）我显然可以想到如何使用 for 循环来实现这一点，但是出于类似的原因，如果可能的话，我会尽量避免这种情况。

显然我在想这个错误。请帮忙！

编辑 1

为了澄清，我很好奇是否有一种重复转换变量的方法可以完成两件事。

1) 在原始变量中生成新变量，tbl_df而不替换替换正在变异的列（如使用dplyr's 时的情况mutate_at）。

2) 自动生成新的变量标签。

3) 如果可能，通过使用map_at.

这可能是不可能的，但我觉得应该有一种优雅的方式来完成我所描述的。

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尝试简化流程：

delta <- function(x) (x + dplyr::lag(x)) /x
cols <- c("wt", "mpg")

#This
library(dplyr)
mtcars %>% mutate_at(cols, delta)
#Or
library(purrr)
mtcars %>% map_at(cols, delta)

#If necessary, in a function
f <- function(df, cols) {
  df %>% mutate_at(cols, delta)
}

f(iris, c("Sepal.Width", "Petal.Length"))
f(mtcars, c("wt", "mpg"))

编辑

如果您想在之后嵌入新名称，我们可以编写一个自定义管道就绪函数：

Rename <- function(object, old, new) {
  names(object)[names(object) %in% old] <- new
  object
}

mtcars %>% 
  mutate_at(cols, delta) %>% 
  Rename(cols, paste0("lagged",cols))

如果要重命名生成的滞后变量：

mtcars %>% mutate_at(cols, funs(lagged = delta))
于 2016-08-30T04:23:26.150 回答