利用tidyverse寻找横截面相关的时间序列方法

我试图找出年横截面相关性的时间序列平均值。

以前 tidyverse ,我会:

1. 转换 dat 年度数据框架列表
2. 使用 lapply() 找出年度横截面相关性
3. 使用 Reduce() 手动查找方法

这种逻辑是可行的,但不是 tidy .

set.seed(2001)
dat <- data.frame(year = rep(2001:2003, each = 10),
                  x = runif(3*10))
dat <- transform(dat, y = 5*x + runif(3*10))
dat_list <- split(dat[c('x', 'y')], dat$year)
dat_list2 <- lapply(dat_list, cor)
dat2 <- Reduce('+', dat_list2) / length(dat_list2)
dat2

##           x         y
## x 1.0000000 0.9772068
## y 0.9772068 1.0000000

对于一个 tidyerse 解决方案,我的最佳(和失败)尝试是:

1. group_by() 这个 year 变量
2. 使用 do() 和 cor() 每年
3. 使用 map() 和 mean() 找到元素的方法

这个逻辑失败并返回 NULL .

library(tidyverse)
dat2 <- dat %>%
  group_by(year) %>% 
  do(cormat = cor(.$x, .$y)) %>% 
  map(.$cormat, mean)
dat2

## $year
## NULL
## 
## $cormat
## NULL

有没有 泰迪弗斯 用成语代替 减少() 我的习惯用语- 泰迪弗斯 上面的解决方案?