Rで解析：組み合わせに関数の適応が楽々です！「crossmap」パッケージ

リストで指定したデータの全組み合わせに関数を適応するパッケージの紹介です。大変便利なパッケージだと思います。

パッケージバージョンは0.3.3。実行コマンドはwindows 11のR version 4.2.1で確認しています。

パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#12452;&#12531;&#12473;&#12488;&#12540;&#12523;
install.packages("crossmap")

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パフォーマンスを発揮するには体が資本です。ケトルベルとダンベルは多くの筋トレのメニュが可能です。ケトルベルやダンベルも「からだにいいもの」です。実験的な紹介です。

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("crossmap")

#&#32080;&#26524;&#12434;&#25991;&#23383;&#12391;&#20986;&#21147;:map_chr&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#list&#12391;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#25351;&#23450;:.l&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
#&#38306;&#25968;&#12434;&#25351;&#23450;:.f&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
xmap_chr(.l = list(1:2, 3:4, 5:6),
         .f = ~ paste(..1, "/", ..2, "+", ..3, "=",
                      ..1 / ..2 + ..3))
[1] "1 / 3 + 5 = 5.33333333333333" "2 / 3 + 5 = 5.66666666666667" "1 / 4 + 5 = 5.25"            
[4] "2 / 4 + 5 = 5.5"              "1 / 3 + 6 = 6.33333333333333" "2 / 3 + 6 = 6.66666666666667"
[7] "1 / 4 + 6 = 6.25"             "2 / 4 + 6 = 6.5" 

#&#32080;&#26524;&#12434;&#23455;&#25968;&#12391;&#20986;&#21147;:xmap_dbl&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
xmap_dbl(.l = list(1:2, 3:4, 5:6),
         .f = ~ ..1 / ..2 + ..3)
[1] 5.333333 5.666667 5.250000 5.500000 6.333333 6.666667 6.250000 6.500000

#&#32080;&#26524;&#12434;&#25972;&#25968;&#12391;&#20986;&#21147;:xmap_int&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
xmap_int(.l = list(1:2, 3:4, 5:6),
         .f = ~ ..1 + ..2 - ..3)
[1] -1  0  0  1 -2 -1 -1  0

#&#32080;&#26524;&#12434;matrix&#12391;&#20986;&#21147;:xmap_mat&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
xmap_mat(.l = list(1:5, 3:4),
         .f = ~ ..1 + ..2)
#  3 4
#1 4 5
#2 5 6
#3 6 7
#4 7 8
#5 8 9

#&#32080;&#26524;&#12434;TRUE/FALSE&#12391;&#20986;&#21147;:xmap_int&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
xmap_lgl(.l = list(1:2, 3:4, 5:6),
         .f = ~ ..1 + ..2 - ..3 < 0)
[1]  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE

#&#32080;&#26524;&#12434;tibble&#24418;&#24335;&#12391;&#20986;&#21147;:cross_tbl&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
cross_tbl(&#12363;&#12425;&#12384; = c("&#12363;", "ra", "&#12384;"), Data = 1:4)
# A tibble: 12 &times; 2
#   &#12363;&#12425;&#12384;  Data
#   <chr>  <int>
# 1 &#12363;         1
# 2 ra         1
# 3 &#12384;         1
# 4 &#12363;         2
# 5 ra         2
# 6 &#12384;         2
# 7 &#12363;         3
# 8 ra         3
# 9 &#12384;         3
#10 &#12363;         4
#11 ra         4
#12 &#12384;         4

#&#21336;&#19968;&#12505;&#12463;&#12488;&#12523;&#12434;&#32368;&#12426;&#36820;&#12375;&#20966;&#29702;&#12377;&#12427;:map_vec&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
map_vec(.x = c("karada", "&#12356;&#12356;&#12418;&#12398;"),
        .f = paste0, "_good")
[1] "karada_good"   "&#12356;&#12356;&#12418;&#12398;_good"

#2&#12505;&#12463;&#12488;&#12523;&#12434;&#32368;&#12426;&#36820;&#12375;&#20966;&#29702;&#12377;&#12427;:map2_vec&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
map2_vec(.x = c("karada", "&#12356;&#12356;&#12418;&#12398;"),
         .y = c("Good", "&#12363;&#12425;&#12384;"),
         .f = paste0, "_good")
[1] "karadaGood_good"     "&#12356;&#12356;&#12418;&#12398;&#12363;&#12425;&#12384;_good"

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！