map() ومتغيراته ذات الأنواع

البرمجة الوظيفية باستخدام purrr

library(purrr)

# A list of numbers
numbers <- list(1, 4, 9, 16, 25)

# Apply sqrt() to each element
result <- map(numbers, sqrt)
print(result)

map() — تُرجع دائمًا قائمة

library(purrr)

# Map over a character vector
fruits <- c('apple', 'banana', 'cherry')

# nchar() counts characters in each string
result <- map(fruits, nchar)
print(result)  # Returns a list
print(class(result))

map_dbl() — تُرجع متجهًا رقميًا

library(purrr)

groups <- list(
  A = c(10, 20, 30),
  B = c(5, 15, 25, 35),
  C = c(100, 200)
)

# Compute mean for each group — returns a named numeric vector
means <- map_dbl(groups, mean)
print(means)
print(class(means))

map_chr() — تُرجع متجهًا نصيًا

library(purrr)

models <- list(
  m1 = lm(mpg ~ wt, data=mtcars),
  m2 = lm(mpg ~ hp, data=mtcars),
  m3 = lm(mpg ~ cyl, data=mtcars)
)

# Extract the formula from each model as a string
map_chr(models, function(m) deparse(formula(m)))

map_lgl() — تُرجع متجهًا منطقيًا

library(purrr)

datasets <- list(
  df1 = data.frame(x=1:3, y=c(NA,2,3)),
  df2 = data.frame(x=1:3, y=4:6),
  df3 = data.frame(x=c(NA,NA,3), y=1:3)
)

# Does each data frame contain any NA values?
map_lgl(datasets, function(df) anyNA(df))

map_int() — تُرجع متجهًا من الأعداد الصحيحة

library(purrr)

my_lists <- list(
  a = 1:10,
  b = letters[1:5],
  c = c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE)
)

# Count elements in each list item
map_int(my_lists, length)

map_df() / map_dfr() — إرجاع إطار بيانات

library(purrr)

files <- c('sales_q1', 'sales_q2', 'sales_q3')

# Simulate reading and labeling each file
map_df(files, function(f) {
  data.frame(
    file = f,
    rows = sample(50:100, 1),
    cols = 5
  )
})

الدوال المجهولة باستخدام ~

library(purrr)

numbers <- list(1, 4, 9, 16, 25)

# Three equivalent ways:
result1 <- map(numbers, function(x) x^2)
result2 <- map(numbers, ~.x^2)
result3 <- map_dbl(numbers, ~.x^2)

print(result2)
print(result3)

التكرار على قائمة مُسمّاة

library(purrr)

region_data <- list(
  East = c(100, 120, 115, 130),
  West = c(200, 195, 210, 205),
  North = c(80, 85, 90, 88)
)

# Named results
map_dbl(region_data, mean)

استخدام map() مع أعمدة إطار البيانات

library(purrr)

df <- data.frame(
  score_a = c(85, 90, 78, 92),
  score_b = c(88, 85, 80, 95),
  score_c = c(92, 88, 84, 90)
)

# Mean of every column
map_dbl(df, mean)

ت嵌يس استدعاءات map()

library(purrr)

groups <- list(A = 1:5, B = 6:10)
functions <- list(mean=mean, sd=sd, min=min)

# Apply each function to each group
map(groups, function(g) {
  map_dbl(functions, function(f) f(g))
})

تحقق سريع

مراجعة: map() والمتغيرات ذات الأنواع

library(purrr)

# Typed map showcase
data_list <- list(
  group_A = c(10, 20, 30),
  group_B = c(5, 15),
  group_C = c(100, 200, 300, 400)
)

cat('Counts:', map_int(data_list, length), '\n')
cat('Means: ', map_dbl(data_list, mean), '\n')
cat('Any>50:', map_lgl(data_list, ~any(.x > 50)), '\n')