使用tidyverse将tibble的c3列与向量元素相乘生成多个新tibble

原始数据 #

创建目标tibble的代码：

c1 <- c(1,2,3)
c2 <- c(4,5,6)
c3 <- c(7,8,9)
d1 <- as_tibble(data.frame(c1,c2,c3))

tibble结构如下：

A tibble: 3 × 3 #

c1    c2    c3

1 1 4 7
2 2 5 8
3 3 6 9

用于相乘的向量：

v1 <- c(1,2,3)

需求说明 #

需要用tidyverse方法，将d1的c3列与v1中的每个元素相乘，生成三个独立的tibble，每个tibble的c3列对应原数值乘以v1中的一个元素，预期结果如下：

A tibble: 3 × 3 #

c1    c2    c3

1 1 4 7
2 2 5 8
3 3 6 9

A tibble: 3 × 3 #

c1    c2    c3

1 1 4 14
2 2 5 16
3 3 6 18

A tibble: 3 × 3 #

c1    c2    c3

1 1 4 21
2 2 5 24
3 3 6 27

尝试的代码及问题 #

尝试使用outer()生成乘积，但结果是单个包含矩阵列的tibble，不符合tidy原则，也未生成独立对象：

d1 %>%
    mutate(outer(c3, v1, FUN = "*"))

得到的结果：

A tibble: 3 × 4 #

c1    c2    c3 `outer(c3, v1, FUN = "*")`[,1]  [,2]  [,3]

1 1 4 7 7 14 21
2 2 5 8 8 16 24
3 3 6 9 9 18 27

解决方案 #

以下是两种符合tidyverse风格的最优方法：

方法1：用map()生成包含多个tibble的列表 #

利用purrr包的map()函数遍历v1的每个元素，对d1进行修改，最终得到一个包含三个目标tibble的列表：

library(tidyverse)

result_list <- map(v1, ~ d1 %>% mutate(c3 = c3 * .x))

通过result_list[[1]]、result_list[[2]]、result_list[[3]]可分别获取每个独立的tibble。

方法2：交叉连接+嵌套拆分（适合批量处理） #

先通过交叉连接将v1和d1合并，计算修改后的c3，再按乘数分组嵌套，最后提取每个组的tibble：

result_list <- tibble(multiplier = v1) %>%
  crossing(d1) %>%
  mutate(c3 = c3 * multiplier) %>%
  group_by(multiplier) %>%
  nest() %>%
  pull(data)

同样得到包含三个tibble的列表，便于后续批量操作。

可选：生成独立命名对象 #

如果需要直接生成三个独立的全局变量（如d1_1、d1_2、d1_3），可结合map2()和assign()：

names <- str_c("d1_", v1)
map2(names, v1, ~ assign(.x, d1 %>% mutate(c3 = c3 * .y), envir = globalenv()))

执行后环境中会出现三个独立的tibble对象，对应不同乘数的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jacob