map(映射)与reduce(规约)操作在数据处理中非常常见，R语言的核心是向量化操作，自带的apply系列函数完成了数据框的向量化计算，而purrr包中的map与reduce系列函
map(映射)与reduce(规约)操作在数据处理中非常常见，R语言的核心是向量化操作，自带的apply系列函数完成了数据框的向量化计算，而purrr包中的map与reduce系列函数很好的拓展了向量化计算，使R语言处理数据更加优雅流畅。
purrr包是tidyverse系列中的包，开发者是大名鼎鼎的Hadley Wickham。purrr包中的函数很多，使用最多的是map与reduce系列函数。
install.packages('purrr')map表示映射，可以在一个或多个列表/向量的每个位置上应用相同函数进行计算。map函数的映射对象只有一个。
map(.x, .f, …)
.x: 列表或向量；
.f: 映射函数；
...: 映射函数的其他参数
# 加载包
library(purrr)
# 单个向量map
1:4 %>%
map(rnORM)
## [[1]]
## [1] 0.1892454
##
## [[2]]
## [1] -1.149757 1.782667
##
## [[3]]
## [1] 0.9311241 0.5962078 0.8575180
##
## [[4]]
## [1] 1.2708588 0.7957794 -0.0106283 0.5393979从map函数的结果来看，其返回与输入向量等长的结果，类型为列表。
可以指定映射函数的其他参数：
# 单个向量map,指定函数参数
1:4 %>%
map(rnorm,mean=1,sd=2)
## [[1]]
## [1] 1.610763
##
## [[2]]
## [1] -0.4034499 1.5814313
##
## [[3]]
## [1] 2.806429 1.719962 2.005490
##
## [[4]]
## [1] 2.170663 2.849836 1.085069 4.130320传入的函数可以是匿名函数：
# 单个向量map，使用匿名函数
1:4 %>%
map(function(x) rnorm(x))
## [[1]]
## [1] 0.01422782
##
## [[2]]
## [1] 1.7895586 0.7135593
##
## [[3]]
## [1] 0.0603224 1.0498781 -1.0028828
##
## [[4]]
## [1] 0.2673761 -1.1297717 0.7769814 1.5304043还可以把函数当成一个公式传入，这是purrr提供的高级功能，能够简化代码量。
.x代替参数；.x,.y代替参数；..1,..2,..3代替参数。
# 单个向量map,使用公式函数
1:4 %>%
map(~rnorm(.x))
## [[1]]
## [1] -1.471681
##
## [[2]]
## [1] -0.04243286 -0.68348293
##
## [[3]]
## [1] 1.613470 -0.750001 -1.278718
##
## [[4]]
## [1] 0.9369563 -0.5285622 0.8601058 1.8868754map2函数是map函数的变形，映射对象有两个，需要注意两个列表/向量的长度必须相同。
map2(.x,.y, .f, …)
.x: 列表或向量；
.y: 列表或向量,与.x等长；
.f: 映射函数；
...: 映射函数的其他参数
# 两个向量map
map2(1:3,2:4,sum)
## [[1]]
## [1] 3
##
## [[2]]
## [1] 5
##
## [[3]]
## [1] 7用公式函数的方式：
# 两个向量map，使用公式函数
map2(1:3,2:4,~sum(.x,.y))
## [[1]]
## [1] 3
##
## [[2]]
## [1] 5
##
## [[3]]
## [1] 7
# 两个向量map，使用公式函数
map2(1:3,2:4,~sum(..1,..2))
## [[1]]
## [1] 3
##
## [[2]]
## [1] 5
##
## [[3]]
## [1] 7pmap函数是map函数的变形，映射对象为多个，需要注意多个列表/向量的长度必须相同。
pmap(.l, .f, …)
.l: 列表向量/列表；
.f: 映射函数；
...: 映射函数的其他参数
# 多个向量map
pmap(list(1:3,2:4,3:5),sum)
## [[1]]
## [1] 6
##
## [[2]]
## [1] 9
##
## [[3]]
## [1] 12用公式函数的方式：
# 多个向量map，使用公式函数
pmap(list(1:3,2:4,3:5),~sum(..1,..2,..3))
## [[1]]
## [1] 6
##
## [[2]]
## [1] 9
##
## [[3]]
## [1] 12map,map2和pmap返回的数据格式都是列表，有时候需要对返回的结果进行数据格式转换，这时候可以直接使用map系列的变形函数，直接一步完成。
# 返回列表
map(mtcars,mean)
## $mpg
## [1] 20.09062
##
## $cyl
## [1] 6.1875
##
## $disp
## [1] 230.7219
##
## $hp
## [1] 146.6875
##
## $drat
## [1] 3.596563
##
## $wt
## [1] 3.21725
##
## $qsec
## [1] 17.84875
##
## $vs
## [1] 0.4375
##
## $am
## [1] 0.40625
##
## $gear
## [1] 3.6875
##
## $carb
## [1] 2.8125使用map_df函数，直接返回数据框格式。
# 返回数据框
map_df(mtcars,mean)
## # A tibble: 1 x 11
## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 20.1 6.19 231. 147. 3.60 3.22 17.8 0.438 0.406 3.69 2.81
# 返回字符向量
map_chr(mtcars,mean)
## mpg cyl disp hp drat wt
## "20.090625" "6.187500" "230.721875" "146.687500" "3.596563" "3.217250"
## qsec vs am gear carb
## "17.848750" "0.437500" "0.406250" "3.687500" "2.812500"其他的有:
map_lgl/map2_lgl/pmap_lgl:返回逻辑向量；map_int/map2_int/pmap_int:返回整数向量；map_dbl/map2_dbl/pmap_dbl:返回浮点数向量；map_chr/map2_chr/pmap_chr:返回字符串向量。reduce函数表示规约，计算向量中相邻的两个元素，结果再与第三个元素计算，…，最后计算出一个值。
reduce(.x, .f, …)
.x: 列表向量/列表；
.f: 规约函数；
...: 函数的其他参数
# 单个向量reduce
reduce(1:5,paste)## [1] "1 2 3 4 5"
reduce2函数可以同时对两个向量进行规约计算，注意第二个向量长度需要比第一个向量小1。
reduce2(.x, .y,.f, …)
.x: 列表向量/列表；
.y: 列表向量/列表，长度比.x小1；
.f: 规约函数；
...: 函数的其他参数
# 多个向量reduce
reduce2(1:4,c(1,1,1),function(x,y,z) x+y-z)## [1] 7
计算逻辑为第一次：1+2-1=2，第二次2+3-1=4，第三次4+4-1=7。
更多的purrr包中函数用法，可以参考：cheatsheet
以上就是浅析R语言中map与reduce的详细内容，更多关于R语言map与reduce的资料请关注编程网其它相关文章！
--结束END--
本文标题: 浅析R语言中map(映射)与reduce(规约)
本文链接: https://lsjlt.com/news/125828.html(转载时请注明来源链接)
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