purrr 0.2.0
Hadley Wickham
2016-01-06
Categories: Packages tidyverse
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我很高兴的发布了purrr 0.2.0。Purrr填补了R的函数式编程工具中的缺失部分,让你的函数更加纯粹、类型稳定。
我仍然在研究purrr应该做什么，以及它如何与基础R、dplyr, tidyr的现有功能进行比较。一个主要的观点影响了当前的版本那就是：为编程设计的函数应该是类型稳定的。类型稳定性是一个来自Julia的概念，并引起了我的注意。尽管R和Julia中的函数可以返回不同类型的输出，但总的来说，您应该努力让函数总是返回相同类型数据结构。这使得函数对变化的输入更加稳健，并且使得它们合理。(但是并不是每个函数都能是类型稳定的)
Purrr 0.2.0 为map，flattens和try()添加了类型稳定的替代方法，如下所述。还有很多其他的小改进，错误修复和一些弃用。请参阅发布说明以获取完整的更改列表。
类型稳定的映射
map是一个让函数作用在每个向量上的函数。在基础R中的map函数有*apply族：lapply(),sapply(),vapply等。lapply()是一个类型稳定的函数：无论输入什么，都将返回一个列表。sapply不是一个类型稳定函数，它会根据输入返回不同的类型的输出。下面的代码会向你展示一个简单的sapply的例子，它会根据他的输入返回一个向量，矩阵或者列表。
df <- data.frame(
a = 1L,
b = 1.5,
y = Sys.time(),
z = ordered(1)
)
df[1:4] %>% sapply(class) %>% str()
#> List of 4
#> $ a: chr "integer"
#> $ b: chr "numeric"
#> $ y: chr [1:2] "POSIXct" "POSIXt"
#> $ z: chr [1:2] "ordered" "factor"
df[1:2] %>% sapply(class) %>% str()
#> Named chr [1:2] "integer" "numeric"
#> - attr(*, "names")= chr [1:2] "a" "b"
df[3:4] %>% sapply(class) %>% str()
#> chr [1:2, 1:2] "POSIXct" "POSIXt" "ordered" "factor"
#> - attr(*, "dimnames")=List of 2
#> ..$ : NULL
#> ..$ : chr [1:2] "y" "z"
这种行为使得sapply()适合于交互式使用，因为它通常会正确地猜测并给出一个有用的数据结构。
但在包或生产代码中使用它是不合适的，因为如果输入不是你所期望的，它将不会失败，而是会返回一个意外的数据结构。这通常会在整个过程中导致进一步的错误，所以你会收到令人困惑的错误消息，并且很难找出根本原因。
基础R有一个sapply()的类型稳定版本叫做vapply()。它需要一个额外的参数来决定输出结果。purrr则是采用不同的方法，purrr有多个函数而不是一个函数做所有的事情，每个函数对应一种常见的输出类型： map_lgl(), map_int(), map_dbl(), map_chr(), and map_df()。
- int，代表integer
- dbl，代表double
- chr，代表character向量或字符串。
- dttm，代表日期+时间(a date + a time)
- lgl，代表逻辑判断TRUE或者FALSE
- fctr，代表因子类型factor
- date，代表日期dates.
这些要么产生指定类型的输出要么抛出一个错误。 这迫使你立即处理这个问题：
df[1:4] %>% map_chr(class)
#> Error: Result 3 is not a length 1 atomic vector
df[1:4] %>% map_chr(~ paste(class(.), collapse = "/"))
#> a b y z
#> "integer" "numeric" "POSIXct/POSIXt" "ordered/factor"
map()的其他变体具有相似的后缀。 例如，map2()允许你并行地迭代两个向量：
x <- list(1, 3, 5)
y <- list(2, 4, 6)
map2(x, y, c)
#> [[1]]
#> [1] 1 2
#>
#> [[2]]
#> [1] 3 4
#>
#> [[3]]
#> [1] 5 6
map2()总是返回一个列表。如果要将相应的值相加，并将结果存储为double类型的向量，你可以使用 map2_dbl()：
map2_dbl(x, y, `+`)
#> [1] 3 7 11
另一个map变体是invoke_map()，它接受函数列表和参数列表。 它也有类型稳定的后缀：
#IQR为四分位距，mad为中位数绝对偏差
spread <- list(sd = sd, iqr = IQR, mad = mad)
x <- rnorm(100)
invoke_map_dbl(spread, x = x)
#> sd iqr mad
#> 0.9121309 1.2515807 0.9774154
Type-stable flatten
当类型稳定性很重要时，另一种情况是将嵌套列表展平为更简单的数据结构。基础R有unlist函数，但它是危险的，因为它总是成功的。作为替代，purrr提供了flatten_lgl(), flatten_int(), flatten_dbl(), 和 flatten_chr():
x <- list(1L, 2:3, 4L)
x %>% str()
#> List of 3
#> $ : int 1
#> $ : int [1:2] 2 3
#> $ : int 4
x %>% flatten() %>% str()
#> List of 4
#> $ : int 1
#> $ : int 2
#> $ : int 3
#> $ : int 4
x %>% flatten_int() %>% str()
#> int [1:4] 1 2 3 4
Type-stable try()
另一个在基础R中的非类型稳定函数是 try。try()确保表达式总是成功，返回原始值或错误消息：
str(try(log(10)))
#> num 2.3
str(try(log("a"), silent = TRUE))
#> Class 'try-error' atomic [1:1] Error in log("a") : non-numeric argument to mathematical function
#>
#> ..- attr(*, "condition")=List of 2
#> .. ..$ message: chr "non-numeric argument to mathematical function"
#> .. ..$ call : language log("a")
#> .. ..- attr(*, "class")= chr [1:3] "simpleError" "error" "condition"
safely()是一个类型稳定版本的try()。它总是返回2个元素：结果与错误，有一个总为NULL(有结果则不报错，报错则没结果)
safely(log)(10)
#> $result
#> [1] 2.302585
#>
#> $error
#> NULL
safely(log)("a")
#> $result
#> NULL
#>
#> $error
#>
注意到safely()将一个函数作为输入，并返回一个“安全”函数，这个函数永远不会抛出错误。一个强大的技术是地使用safely()和map()一起尝试对列表中的每个元素进行操作：
#注意safely()是将函数作为输入，故若对多个值进行操作，可用map
safe_sqrt <- safely(sqrt, otherwise = NA_real_)
numbers_with_error <- list(1, 2, 3, "spam", 4)
map(numbers_with_error, safe_sqrt)%>%transpose()safe_log <- safely(log)
x <- list(10, "a", 5)
log_x <- x %>% map(safe_log)
str(log_x)
#> List of 3
#> $ :List of 2
#> ..$ result: num 2.3
#> ..$ error : NULL
#> $ :List of 2
#> ..$ result: NULL
#> ..$ error :List of 2
#> .. ..$ message: chr "non-numeric argument to mathematical function"
#> .. ..$ call : language .f(...)
#> .. ..- attr(*, "class")= chr [1:3] "simpleError" "error" "condition"
#> $ :List of 2
#> ..$ result: num 1.61
#> ..$ error : NULL
这是输出稍微不方便，因为你更想有一个三个结果的列表，另一个三个错误的列表。 您可以使用新的transpose()函数来切换层次结构中第一个和第二个层次的顺序：
log_x %>% transpose() %>% str()
#> List of 2
#> $ result:List of 3
#> ..$ : num 2.3
#> ..$ : NULL
#> ..$ : num 1.61
#> $ error :List of 3
#> ..$ : NULL
#> ..$ :List of 2
#> .. ..$ message: chr "non-numeric argument to mathematical function"
#> .. ..$ call : language .f(...)
#> .. ..- attr(*, "class")= chr [1:3] "simpleError" "error" "condition"
#> ..$ : NULL
这样可以很容易地提取原始函数失败的输入，或者保存成功结果：
keep()保留TRUE的
discard()保留FALSE的
results <- x %>% map(safe_log) %>% transpose()
(ok <- results$error %>% map_lgl(is_null))
#> [1] TRUE FALSE TRUE
(bad_inputs <- x %>% discard(ok))
#> [[1]]
#> [1] "a"
(successes <- results$result %>% keep(ok) %>% flatten_dbl())
#> [1] 2.302585 1.609438一般分3步：
- 保留转化好的含有result 与 error 的列表
- 使用
map_lgl(is_null)获取逻辑向量 - 根据逻辑向量与列表得到想要的数