R语言purrr包map()处理嵌套数据时如何传入动态可变参数

核心思路 #

你需要同时迭代每个id对应的家域对象hr1和每个id对应的观测数n两个变量，因此不用单参数的map()，改用purrr提供的双参数迭代函数map2()即可实现动态传参。

最小修改方案（基于你现有代码） #

先将你计算好的观测数表id_n和家域表trk1按id对齐合并，再调用map2()迭代：

# 合并观测数到主表，保证id一一对应
trk1 <- trk1 %>% left_join(id_n, by = "id")

# 动态传入n生成对应数量的随机点
trk_id <- trk1 %>% 
  mutate(random_used = map2(hr1, n, ~random_points(.x, n = .y)))

更简洁的全流程优化方案 #

你原来用循环计算每个id观测数的步骤可以完全省略，在数据嵌套时直接统计即可，代码更简洁不易出错：

library(purrr)
library(amt)
library(tidyverse)

trk <- amt_fisher %>% make_track(x_, y_, t_, id = id)

# 嵌套数据同时直接计算每个id的观测数，无需额外循环
data <- trk %>% 
  nest(dat = -"id") %>% 
  mutate(n = map_int(dat, nrow)) 

# 批量计算每个id的家域
trk1 <- data %>% 
  mutate(
    hr = map(dat, ~hr_kde(., levels = 0.95)),
    hr1 = map(hr, hr_isopleths)
  ) 

# 动态传参生成随机点
trk_id <- trk1 %>% 
  mutate(random_used = map2(hr1, n, ~random_points(.x, n = .y)))

补充说明 #

• map2()接收两个长度相同的输入序列，迭代时每次取两个序列对应位置的值，分别传给函数内的.x（对应hr1）和.y（对应n），刚好匹配你每个id的家域和观测数一一对应的需求。
• 如果后续需要迭代3个及以上参数，可使用purrr的pmap()函数实现多参数动态传入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sas