如何映射具有多个参数（和更改数据）的函数？

Question

我正在创建一个函数，用于在州-城市级别的数据框中为各个州创建 gt 表。我将经常更改数据以及 gt 中选定的列，因此我向函数调用添加了许多输入参数，以便我可以更改它并相应地使用它。我想使用 purrr::map 函数作为伪 for 循环来迭代数据上的函数，同时可以自由地更改输入的数据源和 gts 中选定的列。

问题是，当我尝试使用映射函数让它迭代数据时，我不知道如何更改映射函数以适应多个输入。

如何更改地图功能来实现此目的？在这种情况下，如何使用我编写的函数为示例数据中的每个状态创建单独的 gt？如果有不同/更简单的方法来完成此任务，我们将不胜感激。这是我尝试过的：

library(gt)
library(tidyverse)

## WRITE THE FUNCTION
make_gts <- function(df, x, def_var, select_vect, title_text){
  
  df_ind <- df %>% filter(def_var == x)
  
  df_ind_clean <- df_ind %>% 
    select(all_of(select_vect)) 
    
  gt(df_ind_clean) %>% 
    tab_header(title = paste("This is a GT for", title_text))
    
  return(gt)
}

## DEFINE ARGUMENTS OF THE FUNCTION
title_text = "Elevation and NumObserved"
select_vect <- c("City", "Elevation", "NumObserved")
def_var <- df$State

## CREATE MAP LIST
iterate_list <- unique(def_var)

## GT LIST
state_gt_list <- set_names(iterate_list) %>% 
  purrr:map(make_gts(df = ex_data,
                     def_var = df$State, 
                     x = iterate_list[i], 
                     select_vect = select_vect,
                     title_text = title_text))

样本数据：

df <- structure(list(State = c("California", "California", "California", 
"Texas", "Texas", "Texas", "New Mexico", "New Mexico", "New Mexico"
), City = c("Los Angeles", "San Francisco", "Fresno", "Dallas", 
"Austin", "Frisco", "Albuquerque", "Santa Fe", "Taos"), NumObserved = c(1200000L, 
825000L, 113000L, 240000L, 189000L, 38000L, 56000L, 23000L, 6000L
), Elevation = c(28L, 47L, 235L, 312L, 550L, 128L, 4291L, 3533L, 
7823L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L))

理想情况下，输出是一个包含每个状态的 gt 的列表：

Answer 1

扩展我的评论，并返回标准小标题，因为我没有

gt

包...

df %>% 
  group_by(State) %>% 
  group_map(
    function(.x, .y, select_vect) {
      df_ind_clean <- .x %>% 
              select(all_of(select_vect)) 
      # gt(df_ind_clean) %>% 
      #   tab_header(title = paste("This is a GT for", title_text))
      # return(gt)
      df_ind_clean
    },
    select_vect=c("City", "Elevation", "NumObserved")
  )

给予

[[1]]
# A tibble: 3 × 3
  City          Elevation NumObserved
  <chr>             <int>       <int>
1 Los Angeles          28     1200000
2 San Francisco        47      825000
3 Fresno              235      113000

[[2]]
# A tibble: 3 × 3
  City        Elevation NumObserved
  <chr>           <int>       <int>
1 Albuquerque      4291       56000
2 Santa Fe         3533       23000
3 Taos             7823        6000

[[3]]
# A tibble: 3 × 3
  City   Elevation NumObserved
  <chr>      <int>       <int>
1 Dallas       312      240000
2 Austin       550      189000
3 Frisco       128       38000

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