r - dplyr::mutate：临时昂贵变量作为其他几个操作的输入，按行

Question

用真实数据显示我的问题有点棘手，但我希望以下解释：

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不需要。

现在让我们假设要进行的计算c既费时 c又是一个大对象并且没有向量化。因此，您不希望必须执行两次，并且希望在每次行计算发生后将其从内存中清除。

有没有聪明的方法来做到这一点？也许与purrr::map？

Answer 1

这是使用purrrs的答案invoke_rows。

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，如果您有另一列想要作为输出的一部分但未出现在计算中，您可以这样做：

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")

在这里，dummy任何其他列都通过...作为参数传递给.f函数，但不在该函数中使用，因此它们只是被传递。