如何在R的map_dfr中用字符串标签填充.id列（无命名输入）

这个场景我太熟悉了！你不需要手动创建命名向量，只需要给现有的categories向量自动加上和元素值一致的名字就行，用dplyr里的set_names()就能轻松搞定，完全适配量表数量多的情况。

最优实现代码 #

直接修改你的代码，只需要给categories加一步命名操作：

require(psych)
require(tidyverse)
n <- 20
df <- data.frame(foo_1=rnorm(n), foo_2=rnorm(n), foo_3=rnorm(n), foo_a=runif(n), t_foo=runif(n), bar_1=rnorm(n), bar_2=rnorm(n), bar_3=rnorm(n), bar_a=runif(n), t_bar=runif(n))

# 给向量自动命名，名字和元素值一致
categories <- c("foo", "bar") %>% set_names(.)

categories %>% 
  map_dfr(~df %>% select(matches(paste0("^",.x,"_?\\d"))) %>% 
            do(psych::alpha(., check.keys=TRUE)$total), .id="scale") %>% 
  select(scale, raw_alpha, std.alpha)

原理说明 #

map_dfr的.id参数只有当输入是命名向量/列表时，才会把每个元素的名字作为.id列的值；如果是普通向量，就只能返回索引值。用set_names(.)相当于执行了names(categories) <- categories，让向量的每个元素都有了和自身值相同的名字，这样map_dfr就能自动把foo、bar写入scale列了。

备选方案（用map2） #

如果你不想修改原向量，也可以用map2_dfr同时传递量表名和标签：

categories <- c("foo", "bar")

map2_dfr(categories, categories, 
         function(scale_name, label) {
           df %>% 
             select(matches(paste0("^", scale_name, "_?\\d"))) %>% 
             do(psych::alpha(., check.keys=TRUE)$total) %>% 
             mutate(scale = label)
         }) %>% 
  select(scale, raw_alpha, std.alpha)

不过第一种方法更简洁，更适合批量处理大量量表的场景。

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