purrr 包之 list 处理系列函数

purrr 包还包含了一系列的 list 处理函数，主要包括 filter、summarise、transform 3 个类型。

上次介绍了 purrr 包的类似于 apply 家族的 map 系列，这次介绍这个包对 list 进行筛选的一系列函数。

1、filter

filter 系列有 6 个子函数来对 list 来进行筛选：

purrr 包之 list 处理系列函数 - 图1

pluck：

  • pluck 函数根据 list 的索引值，名称或属性来筛选结果：
    • 示例：
  1. library(purrr)
  2. # 新建list
  3. obj1 <- list("a", list(1, elt = "foo"))
  4. obj2 <- list("b", list(2, elt = "bar"))
  5. x <- list(obj1, obj2)
  7. # 根据索引值取元素，类似于[[]]符号
  8. # x[[1]]
  9. pluck(x, 1)
  10. [[1]]
  11. [1] "a"
  13. [[2]]
  14. [[2]][[1]]
  15. [1] 1
  17. [[2]]$elt
  18. [1] "foo"
  19. # 取第一个列表的第二个元素
  20. # x[[1]][[2]]
  21. pluck(x, 1, 2)
  22. [[1]]
  23. [1] 1
  25. $elt
  26. [1] "foo"
  27. # 根据第一个列表的第二个元素的名称取值
  28. # x[[1]][[2]][["elt"]]
  29. pluck(x, 1, 2, "elt")
  30. [1] "foo"
  31. # 如果元素不存在则返回null
  32. pluck(x, 10)
  33. NULL

keep：

  • keep 函数保存通过逻辑判断的 list 元素：
    • 示例：
  1. # 生成10组含有5个数的随机数，取出均值大于6的list
  2. rep(10, 10) %>%
  3.         map(sample, 5) %>%
  4.         keep(function(x) mean(x) > 6)
  5. [[1]]
  6. [1]  6 10  5  8  2
  8. [[2]]
  9. [1] 5 3 9 7 8
  11. [[3]]
  12. [1] 10  5  3  7  6
  13. # 筛选出NA
  14. x <- list(1,2,3,NA,5,NA)
  15. x %>% keep(is.na)
  16. [[1]]
  17. [1] NA
  19. [[2]]
  20. [1] NA

discard：

  • discard 函数保存没有通过逻辑判断的 list 元素：
    • 示例：
  1. # 筛选出不是NA的值
  2. x <- list(1,2,3,NA,5,NA)
  3. x %>% discard(is.na)
  4. [[1]]
  5. [1] 1
  7. [[2]]
  8. [1] 2
  10. [[3]]
  11. [1] 3
  13. [[4]]
  14. [1] 5

compact：

  • mpact 函数丢弃为 null 的元素：
    • 示例：
  1. list(a = "a", b = NULL, c = integer(0), d = NA, e = list()) %>%
  2.         compact()
  3. $a
  4. [1] "a"
  6. $d
  7. [1] NA

head/tail_while：

  • head/tail_while 函数返回没有通过条件判断之前或之后的元素：
    • 示例：
  1. # 输出直到大于0或小于0的元素
  2. pos <- function(x) x >= 0
  3. head_while(5:-5, pos)
  4. [1] 5 4 3 2 1 0
  5. tail_while(5:-5, negate(pos))
  6. [1] -1 -2 -3 -4 -5

2、summarise

summarise 也有 6 个函数对 list 元素进行判断和筛选：

purrr 包之 list 处理系列函数 - 图2

every：

  • every 函数对 list 每个元素进行判断，返回逻辑值，所有元素都满足条件则返回 TRUE，否则返回 FALSE:
    • 示例：
  1. y <- list(0:10, 5.5)
  2. y %>% every(is.numeric)
  3. [1] TRUE
  5. y <- list(0:10, 5.5,'test')
  6. y %>% every(is.numeric)
  7. [1] FALSE

some：

  • some 函数判断是否存在元素通过条件，如果存在则返回 TRUE，否则返回 FALSE:
    • 示例：
  1. # 判断是否存在整形
  2. y <- list(0:10, 5.5,'test')
  3. y %>% some(is.integer)
  4. [1] TRUE
  5. # 判断是否存在NA
  6. y %>% some(is.na)
  7. [1] FALSE

has_element：

  • has_element 函数判断是否存在某个元素，如果存在则返回 TRUE，否则返回 FALSE:
    • 示例：
  1. # 判断是否存在1：10
  2. x <- list(1:10, 5, 9.9)
  3. x %>% has_element(1:10)
  4. [1] TRUE
  5. # 判断是否存在3
  6. x %>% has_element(3)
  7. [1] FALSE

detect/detect_index：

  • detect/detect_index 函数寻找第一个满足条件的元素并返回其值（前者）或索引值（后者）
    • 示例：
  1. # 判断第一个能整除2的元素
  2. is_even <- function(x) x %% 2 == 0
  3. 3:10 %>% detect(is_even)
  4. [1] 4
  5. # 返回索引值
  6. 3:10 %>% detect_index(is_even)
  7. [1] 2
  8. # 从后向前寻找
  9. 3:10 %>% detect(is_even, .dir = "backward")
  10. [1] 10
  11. # 索引值
  12. 3:10 %>% detect_index(is_even, .dir = "backward")
  13. [1] 8

vec_depth：

  • vec_depth 函数返回索引级别的数量：
    • 示例：
  1. x <- list(
  2.         list(),
  3.         list(list()),
  4.         list(list(list(1)))
  5. )
  6. vec_depth(x)
  7. [1] 5

3、transform

transform 有 4 个子函数对 list 进行转换：

purrr 包之 list 处理系列函数 - 图3

modify：

  • modify 函数对 list 每个元素应用函数：map, map_chr, map_dbl, map_dfc, map_dfr, map_int, map_lgl 等：

modify_at：

  • modify_at 函数对指定位置或指定名称的元素应用函数：

modify_if：

  • modify_if 函数对通过条件判断的元素应用函数：

modify_depth：

  • modify_depth 函数对 list 特定等级的元素应用函数：
    • 综合示例：
  1. # 把factor转化为character
  2. iris %>%
  3.         modify_if(is.factor, as.character) %>%
  4.         str()
  5. 'data.frame':    150 obs. of  5 variables:
  6.  $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
  7.  $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
  8.  $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
  9.  $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
  10.  $ Species     : chr  "setosa" "setosa" "setosa" "setosa" ...
  12.  # 对指定列进行转换为character
  13.  mtcars %>% modify_at(c(1, 4, 5), as.character) %>% str()
  14.  'data.frame':    32 obs. of  11 variables:
  15.  $ mpg : chr  "21" "21" "22.8" "21.4" ...
  16.  $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
  17.  $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
  18.  $ hp  : chr  "110" "110" "93" "110" ...
  19.  $ drat: chr  "3.9" "3.9" "3.85" "3.08" ...
  20.  $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
  21.  $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
  22.  $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
  23.  $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
  24.  $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
  25.  $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
  27.  # 用指定列名来转换为character
  28.  mtcars %>% modify_at(c("cyl", "am"), as.character) %>% str()
  29.  'data.frame':    32 obs. of  11 variables:
  30.  $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
  31.  $ cyl : chr  "6" "6" "4" "6" ...
  32.  $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
  33.  $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
  34.  $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
  35.  $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
  36.  $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
  37.  $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
  38.  $ am  : chr  "1" "1" "1" "0" ...
  39.  $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
  40.  $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
  42.  # 构建多层嵌套list，pbj为第一层，pro为第二层，param为第三层
  43. l1 <- list(
  44.         obj1 = list(
  45.                 prop1 = list(param1 = 1:2, param2 = 3:4),
  46.                 prop2 = list(param1 = 5:6, param2 = 7:8)
  47.         ),
  48.         obj2 = list(
  49.                 prop1 = list(param1 = 9:10, param2 = 11:12),
  50.                 prop2 = list(param1 = 12:14, param2 = 15:17)
  51.         )
  52. )
  54. # 对第三层元素进行加和
  55. l1 %>% modify_depth(3, sum) %>% str()
  56. List of 2
  57.  $ obj1:List of 2
  58.   ..$ prop1:List of 2
  59.   .. ..$ param1: int 3
  60.   .. ..$ param2: int 7
  61.   ..$ prop2:List of 2
  62.   .. ..$ param1: int 11
  63.   .. ..$ param2: int 15
  64.  $ obj2:List of 2
  65.   ..$ prop1:List of 2
  66.   .. ..$ param1: int 19
  67.   .. ..$ param2: int 23
  68.   ..$ prop2:List of 2
  69.   .. ..$ param1: int 39
  70.   .. ..$ param2: int 48
  72. # 用名字取对应的值
  73. l1 %>% modify(c("prop1", "param2")) %>% str()
  74. List of 2
  75.  $ obj1: int [1:2] 3 4
  76.  $ obj2: int [1:2] 11 12
  78. # 对第二层的list用指定名称取值
  79. l1 %>% modify_depth(2, "param2") %>% str()
  80. List of 2
  81.  $ obj1:List of 2
  82.   ..$ prop1: int [1:2] 3 4
  83.   ..$ prop2: int [1:2] 7 8
  84.  $ obj2:List of 2
  85.   ..$ prop1: int [1:2] 11 12
  86.   ..$ prop2: int [1:3] 15 16 17
  88. # 对第二层级的每个元素结合pmap函数
  89. l1 %>% modify_depth(2, ~ pmap(., paste, sep = " / ")) %>% str()
  90. List of 2
  91.  $ obj1:List of 2
  92.   ..$ prop1:List of 2
  93.   .. ..$ : chr "1 / 3"
  94.   .. ..$ : chr "2 / 4"
  95.   ..$ prop2:List of 2
  96.   .. ..$ : chr "5 / 7"
  97.   .. ..$ : chr "6 / 8"
  98.  $ obj2:List of 2
  99.   ..$ prop1:List of 2
  100.   .. ..$ : chr "9 / 11"
  101.   .. ..$ : chr "10 / 12"
  102.   ..$ prop2:List of 3
  103.   .. ..$ : chr "12 / 15"
  104.   .. ..$ : chr "13 / 16"
  105.   .. ..$ : chr "14 / 17"