10.4 Miscelânea

Por fim, veremos algumas funções do purrr que nêo têm exatamente a ver com laços, mas que acabam sendo bastante úteis quando usando as funções que vimos até agora. Elas não serão apresentadas em nenhuma ordem específica, este é apenas um apanhado de funções sortidas que achamos úteis enquanto programando com o purrr.

10.4.1 Manter e descartar

Se quisermos filtrar elementos de um vetor ou lista, podemos usar as funções keep() e discard(). Elas funcionam com fórmulas e podem ser extremamente úteis em situações que dplyr::select() e magrittr::extract() não conseguem cobrir:

obj <- list(10:15, 20:25, c(30:34, NA))
keep(obj, ~any(is.na(.x)))
## [[1]]
## [1] 30 31 32 33 34 NA
discard(obj, ~!any(is.na(.x)))
## [[1]]
## [1] 30 31 32 33 34 NA

No exemplo acima descartamos todos os vetores da lista que não têm pelo menos um elemento omisso (NA).

10.4.2 A família is

Uma outra família do pacote purrr é a is(). Com essa série de funções podemos fazer verificações extremamente estritas em objetos dos mais variados tipos. Seguem alguns poucos exemplos:

is_scalar_integer(10:15)
## [1] FALSE
is_bare_integer(10:15)
## [1] TRUE
is_atomic(10:15)
## [1] TRUE
is_vector(10:15)
## [1] TRUE

10.4.3 Andar e modificar

walk() e modify() são pequenas alterações da família map() que vêm a calhar em diversas situações. A primeira destas funciona exatamente igual à map() mas não devolve resultado, apenas efeitos colaterais; a segunda, não muda a estrutura do objeto sendo iterado, ela substitui os próprios elementos da entrada.

A maior utilidade de walk é quando precisamos salvar múltiplas tabelas. Para fazer isso, podemos usar algo como walk(tabelas, readr::write_csv).

Um caso de uso interessante da modify() é ao lado do sufixo _if(), combinação que nos permite iterar nas colunas de uma tabela e aplicar transformações de tipo apenas quando um predicado for verdade (geralmente de queremos transformar as colunas de fator para caractere).

10.4.4 Transposição e indexação profunda

Quando precisarmos lidar com listas complexas e profundas, o purrr nos fornece duas funções extremamente úteis: transpose() e pluck(). A primeira transpõe uma lista, enquanto a segunda é capaz de acessar elementos profundos de uma lista sem a necessidade de colchetes.

obj <- list(list(a = 1, b = 2, c = 3), list(a = 4, b = 5, c = 6))
str(obj)
## List of 2
##  $ :List of 3
##   ..$ a: num 1
##   ..$ b: num 2
##   ..$ c: num 3
##  $ :List of 3
##   ..$ a: num 4
##   ..$ b: num 5
##   ..$ c: num 6
pluck(obj, 2, "b")
## [1] 5
str(transpose(obj))
## List of 3
##  $ a:List of 2
##   ..$ : num 1
##   ..$ : num 4
##  $ b:List of 2
##   ..$ : num 2
##   ..$ : num 5
##  $ c:List of 2
##   ..$ : num 3
##   ..$ : num 6

Obs.: Se você estiver com muitos problemas com listas profundas, dê uma olhada nas funções relacionadas a depth() pois elas podem ser muito úteis.

10.4.5 Aplicação parcial

Se quisermos pré-preencher os argumentos de uma função (seja para usá-la em uma pipeline ou com alguma função do próprio purrr), temos partial(). Ela funciona nos moldes da família invoke() e pode ser bastante útil para tornar suas pipelines mais enxutas:

soma_varios <- function(x, y, z) { x + y + z }
nova_soma <- partial(soma_varios, x = 1, y = 2)
nova_soma(3)
## [1] 6

10.4.6 Execução segura

Não é incomum executarmos uma função e recebermos um erro de volta. Isso pode ser lidado com facilidade em um laço com um condicional, mas essa tarefa já é mais complexa quando se trata de programação funcional. Para isso, no purrr temos algumas funções que embrulham uma função e, quando esta retornar um erro, o silenciam e retornam um valor padrão em seu lugar.

quietly() retorna uma lista com resultado, saída, mensagem e alertas, safely() retorna uma lista com resultado e erro (um destes sempre é NULL), e possibly() silencia o erro e retorna um valor dado pelo usuário.

soma_um <- function(x) { x + 1 }
s_soma_um <- safely(soma_um, 0)
obj <- c(10, 11, "a", 13, 14, 15)
s_soma_um(obj)
## $result
## [1] 0
## 
## $error
## <simpleError in x + 1: non-numeric argument to binary operator>

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