Я пробовал, вероятно, сотни перестановок этого кода в течение буквально дней , чтобы попытаться получить функцию, которая будет выполнять то, что я хочу, и я, наконец, сдался. Такое чувство, что это определенно должно быть выполнимо, и я так близок!
Я попытался вернуться сюда с помощью моих репрезентаций ниже.
В основном у меня есть один ряд фрейм данных, с столбцом, содержащим список строк («концепций»). Я хочу создать дополнительный столбец для каждой из этих строк, используя mutate, в идеале, когда столбец берет свое имя из строки, а затем заполнить столбец результатами вызова функции (? функция, на данный момент? - мне просто нужна инфраструктура функции для работы.)
Я чувствую, как обычно, как будто я упускаю что-то очевидное ... возможно, просто синтаксическую ошибку. Мне также интересно, если мне нужно использовать purrr::map, может быть, более простое векторизованное отображение будет работать нормально.
Мне кажется, что новые столбцы имеют имя ..1, а не имя концепции немного Понять, что не так.
Я могу создать нужный мне фрейм данных, вызвав каждую концепцию вручную (см. конец представлений), но так как список концепций различен для разных фреймов данных, я хочу функционализировать это используя трубы и техники приливов, а не делать это вручную.
Я прочитал следующие вопросы, чтобы найти справку:
но ни один из них не помог мне решить проблему, с которой я столкнулся. [ edit: добавлено в последнем q к этому списку, что может быть необходимой мне техникой].
<!-- language-all: lang-r -->
# load packages -----------------------------------------------------------
library(rlang)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(magrittr)
library(purrr)
library(nomisr)
# set up initial list of tibbles ------------------------------------------
df <- list(
district_population = tibble(
dataset_title = "Population estimates - local authority based by single year",
dataset_id = "NM_2002_1"
),
jsa_claimants = tibble(
dataset_title = "Jobseeker\'s Allowance with rates and proportions",
dataset_id = "NM_1_1"
)
)
# just use the first tibble for now, for testing --------------------------
# ideally I want to map across dfs through a list -------------------------
df <- df[[1]]
# nitty gritty functions --------------------------------------------------
get_concept_list <- function(df) {
dataset_id <- pluck(df, "dataset_id")
nomis_overview(id = dataset_id,
select = c("dimensions", "codes")) %>%
pluck("value", 1, "dimension") %>%
filter(!concept == "geography") %>%
pull("concept")
}
# get_concept_list() returns the strings I need:
get_concept_list(df)
#> [1] "time" "gender" "c_age" "measures"
# Here is a list of examples of types of map* that do various things,
# none of which is what I need it to do
# I'm using toupper() here for simplicity - ultimately I will use
# get_concept_info() to populate the new columns
# this creates four new tibbles
get_concept_list(df) %>%
map(~ mutate(df, {{.x}} := toupper(.x)))
#> [[1]]
#> # A tibble: 1 x 3
#> dataset_title dataset_id ..1
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 TIME
#>
#> [[2]]
#> # A tibble: 1 x 3
#> dataset_title dataset_id ..1
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 GENDER
#>
#> [[3]]
#> # A tibble: 1 x 3
#> dataset_title dataset_id ..1
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 C_AGE
#>
#> [[4]]
#> # A tibble: 1 x 3
#> dataset_title dataset_id ..1
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 MEASUR~
# this throws an error
get_concept_list(df) %>%
map_chr(~ mutate(df, {{.x}} := toupper(.x)))
#> Error: Result 1 must be a single string, not a vector of class `tbl_df/tbl/data.frame` and of length 3
# this creates three extra rows in the tibble
get_concept_list(df) %>%
map_df(~ mutate(df, {{.x}} := toupper(.x)))
#> # A tibble: 4 x 3
#> dataset_title dataset_id ..1
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 TIME
#> 2 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 GENDER
#> 3 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 C_AGE
#> 4 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 MEASUR~
# this does the same as map_df
get_concept_list(df) %>%
map_dfr(~ mutate(df, {{.x}} := toupper(.x)))
#> # A tibble: 4 x 3
#> dataset_title dataset_id ..1
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 TIME
#> 2 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 GENDER
#> 3 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 C_AGE
#> 4 Population estimates - local authority based by single year NM_2002_1 MEASUR~
# this creates a single tibble 12 columns wide
get_concept_list(df) %>%
map_dfc(~ mutate(df, {{.x}} := toupper(.x)))
#> # A tibble: 1 x 12
#> dataset_title dataset_id ..1 dataset_title1 dataset_id1 ..11 dataset_title2
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Population e~ NM_2002_1 TIME Population es~ NM_2002_1 GEND~ Population es~
#> # ... with 5 more variables: dataset_id2 <chr>, ..12 <chr>,
#> # dataset_title3 <chr>, dataset_id3 <chr>, ..13 <chr>
# function to get info on each concept (except geography) -----------------
# this is the function I want to use eventually to populate my new columns
get_concept_info <- function(df, concept_name) {
dataset_id <- pluck(df, "dataset_id")
nomis_overview(id = dataset_id) %>%
filter(name == "dimensions") %>%
pluck("value", 1, "dimension") %>%
filter(concept == concept_name) %>%
pluck("codes.code", 1) %>%
select(name, value) %>%
nest(data = everything()) %>%
as.list() %>%
pluck("data")
}
# individual mutate works, for comparison ---------------------------------
# I can create the kind of table I want manually using a line like the one below
# df %>% map(~ mutate(., measures = get_concept_info(., concept_name = "measures")))
df %>% mutate(., measures = get_concept_info(df, "measures"))
#> # A tibble: 1 x 3
#> dataset_title dataset_id measures
#> <chr> <chr> <list>
#> 1 Population estimates - local authority based by sin~ NM_2002_1 <tibble [2 x ~
<sup>Created on 2020-02-10 by the [reprex package](https://reprex.tidyverse.org) (v0.3.0)</sup>