如何按变量名在数据框上应用purrr风格lambda公式列表？

现有模拟数据包含X1至X5共5个变量：

set.seed(123)
df <- data.frame(matrix(rnorm(500), 100, 5))

希望使用命名的purrr风格lambda公式列表，对特定变量执行指定操作：

fun_list <- list(
  X2 = ~ quantile(.x, c(0.1, 0.9), na.rm = TRUE),
  X4 = ~ fivenum(.x, na.rm = TRUE)
)

需要按变量名将fun_list应用到df中，希望找到能直接处理这类公式的函数，预期用法类似：

execute(fun_list, environment = df)

预期输出：

$X2
      10%       90% 
-1.289408  1.058432 

$X4
[1] -2.465898194 -0.737146704 -0.003508661  0.693634712  2.571458146

方法1：用purrr::imap直接处理 #

imap支持同时遍历列表的元素和名称，刚好可以用列表名称匹配df中的变量，自动解析公式并执行：

library(purrr)

imap(fun_list, ~ .x(df[[.y]]))

方法2：用purrr::map2实现 #

提取fun_list的名称作为变量名向量，和公式列表一起传入map2，同样无需手动转换公式：

library(purrr)

map2(fun_list, names(fun_list), ~ .x(df[[.y]]))

方法3：封装成自定义execute函数 #

如果想要完全贴合你预期的调用方式，可以自己封装一个简单函数：

library(purrr)

execute <- function(fun_list, environment) {
  imap(fun_list, ~ .x(environment[[.y]]))
}

# 调用示例
execute(fun_list, environment = df)

以上方法都不需要手动调用rlang::as_function，purrr会自动处理公式风格的lambda函数，运行后即可得到预期输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18894435