r语言 - 跨list类型的列执行计算

Question

我有一个列类型为list的数据框架:

h1      h2      h3
1 6, 5.25 66, 4.2  4, 4.2
2   5, 11   7, 10   7, 10
3   6, 11  16, 11  16, 11
4 6, 0.25 7, 2.50 7, 7.77

我想将每列的第一个值与第二个值相乘，因此在h1中，这将是6*5.25,5*11,6*11等。

我在dplyr中尝试过这个代码，但它给出了一个错误:

library(dplyr)
df0 %>%
mutate(across(c(everything()), 
~ as.numeric(.x)[1]*12 + as.numeric(x.)[2]))  
Error: Problem with `mutate()` input `..1`.
x 'list' object cannot be coerced to type 'double'
ℹ Input `..1` is `(function (.cols = everything(), .fns = NULL, ..., .names = NULL) ...`.

可再生的数据:

structure(list(h1 = list(c("6", "5.25"), c("5", "11"), c("6", 
"11"), c("6", "0.25")), h2 = list(c("66", "4.2"), c("7", "10"
), c("16", "11"), c("7", "2.50")), h3 = list(c("4", "4.2"), c("7", 
"10"), c("16", "11"), c("7", "7.77"))), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

Answer 1

一个解决方案可能是:

df %>%
mutate(across(everything(), ~ map_dbl(., function(y) reduce(as.numeric(y), `*`))))
h1    h2     h3
1 31.5 277.2  16.80
2 55.0  70.0  70.00
3 66.0 176.0 176.00
4  1.5  17.5  54.39

将第一个元素与常量相乘:

df %>%
mutate(across(everything(), ~ map_dbl(., function(y) reduce(as.numeric(y) * c(12, 1), `*`))))

Answer 2

您可以使用-

library(dplyr)
library(purrr)
df %>%
mutate(across(.fns = function(x) map_dbl(x, ~prod(as.numeric(.)))))
#    h1    h2     h3
#1 31.5 277.2  16.80
#2 55.0  70.0  70.00
#3 66.0 176.0 176.00
#4  1.5  17.5  54.39

在base R中，您可以组合lapply和sapply-

df[] <- lapply(df, function(x) sapply(x, function(y) prod(as.numeric(y))))