dplyr piplineでsampleとseqを使用するにはどうすればよいですか？

Question

私は、低と高の2つの列を持つデータフレームを持っています。私は、dplyrを使用して、低い値と高い値（インクルードと等しい確率）の間で無作為に選択された値である新しい変数を作成したいと思います。私はseqは、スカラー引数を期待するので、私にエラーを与える

library(tidyverse) 

data_frame(low = 1:10, high = 11) %>% 
    mutate(rand_btwn = base::sample(seq(low, high, by = 1), size = 1)) 

を試してみました。

私はその後seq

seq2 <- Vectorize(seq.default, vectorize.args = c("from", "to")) 

data_frame(low = 1:10, high = 11) %>% 
    mutate(rand_btwn = base::sample(seq2(low, high, by = 1), size = 1)) 

のベクトル化バージョンを使用して再度試してみましたが、これはどちらか私に望ましい結果を与えるものではありません。 rowwise()パターンを回避するために

Answer 1

のように、私は通常、mutate()にmap()に好む：あなたのVectorize()アプローチはまた、作品

set.seed(123) 
data_frame(low = 1:10, high = 11) %>% 
    mutate(rand_btwn = map2_int(low, high, ~ sample(seq(.x, .y), 1))) 

：

set.seed(123) 
data_frame(low = 1:10, high = 11) %>% 
    mutate(rand_btwn = map_int(map2(low, high, seq), sample, size = 1)) 
# # A tibble: 10 x 3 
#  low high rand_btwn 
# <int> <dbl>  <int> 
# 1  1 11   4 
# 2  2 11   9 
# 3  3 11   6 
# 4  4 11  11 
# 5  5 11  11 
# 6  6 11   6 
# 7  7 11   9 
# 8  8 11  11 
# 9  9 11  10 
# 10 10 11  10 

または

sample_v <- Vectorize(function(x, y) sample(seq(x, y), 1)) 

set.seed(123) 
data_frame(low = 1:10, high = 11) %>% 
    mutate(rand_btwn = sample_v(low, high))