# 搬运自:https://fbchow.rbind.io/2018/06/26/purrr-pluck-vs-dplyr-pull/#:~:text=purr%3Apluck%20%28%29%20and%20dplyr%3Apull%20%28%29%20are%20useful%20functions,of%20getting%20the%20data%20structure%20of%20interest%20%28pull%29.
library(purrr)
library(dplyr)
library(rsample)
set.seed(808)
# 使用自举重采样验证对原始数据集生成三个新的替代数据集
bt_resamples <- bootstraps(mtcars, times = 3)
bt_resamples # 构建一个包含list数据的dataframe
bt_resamples[[1]]
bt_resamples %>% dplyr::pull(splits)
# pull: similar to $. It's mostly useful because it looks a little nicer in pipes 此函数可从dataframe或者类似格式的数据类型中拉取某一列,还可以重命名向量
bt_resamples %>% purrr::pluck("splits")
# or use : bt_resamples %>% purrr::pluck(1)
# implement a generalised form of [[ that allow you to index deeply and flexibly into data structures 通过索引提取某部分数据
bt_resamples %>% dplyr::select(splits)
bt_resamples %>% pluck(., "splits", 1, "data")
# 这是一个层层抽取的过程,
# "splits" 指定"splits"列
# “1” 代表抽取该列第一个list
# "data" 代表抽取名list中名为"data"的dataframe
bt_resamples %>% pluck(., "splits", 1, "data") %>% pull(cyl)
# 先用pluck定位数据框所在的位置,再用pull拉取指定变量的值
# 即使用plunk指定层次结构,用pull获取感兴趣的数据。
R purrr::pluck函数获取list中指定层级结构下的数据
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