Но я не настолько хорош в мурлыкании. Вот как бы я это сделал:

зентативные выборочные данные (список списков): l <- list(structure(list(a = -1.54676469632688, b = "s", c = "T", d = structure(list(id = 5L, label = "Utah", link = "Asia/Anadyr", score = -0.21104594634643), .Names = c("id", "label", "link", ...

 собирать другие параметры для передачи в

нтересно как пользоватьсяpmap() функционировать, если у меня есть более 3 входов в качестве параметров для отображения в функцию с другими входами по умолчанию. Вот воспроизводимый пример: a=c(5, 100, 900) b=c(1, 2, 3) ablist=list(mean=a,sd=b) ...

совет по использованию dplyr :: do vs purrr: map, tidy :: nest, для прогнозов

Я только что наткнулся на пакет purrr, и я думаю, что это немного помогло бы мне с точки зрения того, что я хочу сделать - я просто не могу собрать его вмест...

используя данные ОП, ответ будет

ю что естьмного связанные вопросы здесь, на SO, но я ищу решение мурлыкания, пожалуйста, не одно из списка примененных функций или cbind / rbdind (я хочу вос...

 я и я в порядке с ответом Хэдли, но это иронично идет о тех самых вещах, которые OP заявил заранее, он не спрашивал.

ли причина, почему я должен использовать map(<list-like-object>, function(x) <do stuff>)вместо lapply(<list-like-object>, function(x) <do stuff>)результат должен быть таким же, и сделанные мной тесты показывают, чтоlapply немного быстрее ...

Я использовал ваше гнездовое решение для решения многих моих сложных проблем. Это такая полезная стратегия, не могли бы вы написать блог о том, как эффективно ее использовать, и написать через r-bloggers.com.

пожалуйста, посмотрите на обновленный вопрос. Спасибо!!

много вопросов о скользящей регрессии в R, но здесь я специально ищу что-то, что используетdplyr, broom и (при необходимости)purrr. Это то, что делает этот вопрос другим. я хочу бытьtidyverse последовательны. Можно ли сделать правильную ...

множественные лаги с аккуратной оценкой

анные: library(tidyverse) data <- tibble::tribble( ~var1, ~var2, ~var3, ~var4, ~var5, "a", "d", "g", "hello", 1L, "a", "d", "h", "hello", 2L, "b", "e", "h", "k", 4L, "b", "e", "h", "k", 7L, "c", "f", "i", "hello", 3L, "c", "f", "i", "hello", 4L ...

R - Распараллеливание обучения нескольких моделей (с dplyr и purrr)

Это продолжение допредыдущий вопрос об изучении нескольких моделей.Случай использования состоит в том, что у меня есть несколько наблюдений для каждого предм...

). Это не быстро, но за ним довольно легко следить.

я есть данные, которые имеют 40 дней в году и некоторые данные set.seed(123) df <- data.frame(day = 1:40,rain = runif(40,min = 0, max = 3), petc = runif(40, min = 0.3, max = 8),swc = runif(40, min = 27.01, max = 117.43)) Я хочу вычислить другую ...