wie die Liste von Datenrahmenform zu bewahren, nachdem parallel unter Verwendung gelten

Question

I haben folgende Funktion my_func, die Parameter in einem Datenrahmen params und nehmen eine zusätzliche param als ein anderer df unabhängig indf

gespeichert dauert

library(tidyverse) 

my_func <- function (x=NULL,y=NULL,z=NULL, indf=NULL) { 
out <- (x * y *z) 
out * indf 
} 


params <- tribble(
    ~x, ~y, ~z, 
    5,  1, 1, 
    10,  5, 3, 
    -3, 10, 5 
) 

indf <- tribble(
    ~A, ~B, ~C, 
    100,  10, 1, 
    1000,  300, 3, 
    20, 10, 5 
) 


params %>% 
    pmap(my_func, indf=indf) 

Es produziert die folgende Liste von Datenrahmen:

#> [[1]] 
#>  A B C 
#> 1 500 50 5 
#> 2 5000 1500 15 
#> 3 100 50 25 
#> 
#> [[2]] 
#>  A  B C 
#> 1 15000 1500 150 
#> 2 150000 45000 450 
#> 3 3000 1500 750 
#> 
#> [[3]] 
#>   A  B C 
#> 1 -15000 -1500 -150 
#> 2 -150000 -45000 -450 
#> 3 -3000 -1500 -750 

Was ich dann tun möchte, ist die obige Funktion mit parallel Paket auszuführen. Ich habe es dieses way:

library(parallel) 
params %>% 
    lift(mcmapply, mc.cores = detectCores() - 1)(FUN = my_func, indf=indf) 

Aber es ergibt sich folgende Matrix statt.

Wie kann ich parallel verwenden, so dass es eine Liste von Datenrahmen wie die ursprüngliche Ausgabe erzeugt?

Answer 1

library(parallel) 

nc <- max(detectCores() - 1, 1L) 

params %>% 
    lift(mcmapply, SIMPLIFY = FALSE, mc.cores = nc)(FUN = my_func, MoreArgs = list(indf = indf)) 

# [[1]] 
#  A B C 
# 1 500 50 5 
# 2 5000 1500 15 
# 3 100 50 25 
# 
# [[2]] 
#  A  B C 
# 1 15000 1500 150 
# 2 150000 45000 450 
# 3 3000 1500 750 
# 
# [[3]] 
#   A  B C 
# 1 -15000 -1500 -150 
# 2 -150000 -45000 -450 
# 3 -3000 -1500 -750 

---

bearbeiten

Hier ist ein "sauberer" Option, dass pmap wie mit fühlen sollte:

nc <- max(parallel::detectCores() - 1, 1L) 

par_pmap <- function(.l, .f, ..., mc.cores = getOption("mc.cores", 2L)) { 
    do.call(
    parallel::mcmapply, 
    c(.l, list(FUN = .f, MoreArgs = list(...), SIMPLIFY = FALSE, mc.cores = mc.cores)) 
) 
} 

library(magrittr) 

params %>% 
    par_pmap(my_func, indf = indf, mc.cores = nc) 

# [[1]] 
#  A B C 
# 1 500 50 5 
# 2 5000 1500 15 
# 3 100 50 25 
# 
# [[2]] 
#  A  B C 
# 1 15000 1500 150 
# 2 150000 45000 450 
# 3 3000 1500 750 
# 
# [[3]] 
#   A  B C 
# 1 -15000 -1500 -150 
# 2 -150000 -45000 -450 
# 3 -3000 -1500 -750