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将map函数应用于purrr中的分组数据帧

purrr dplyr group-by split dictionary

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JFG123 · 技术社区 · 7 年前

Map with Purrr multiple dataframes and have those modified dataframes as the output 并将其修改为包含我选择的另一个度量(“choice”)。但是,此代码会引发一个错误:

.f(.x[[i]],…)中出错:未使用的参数(choice=“disp”)。

理想情况下,我希望能够创建一个分组的数据帧(使用groupby或split(),并在数据帧中的不同组上应用一个函数,但是我无法解决这个问题。因此,请看数据帧列表。

mtcars2 <- mtcars 

#change one variable just to distinguish them 
mtcars2$mpg <- mtcars2$mpg / 2

#create the list
dflist <- list(mtcars,mtcars2)

#then, a simple function example
my_fun <- function(x) 

{x <- x %>%
  summarise(`sum of mpg` = sum(mpg), 
            `sum of cyl` = sum(cyl),
            `sum of choice` = sum(choice))}

#then, using map, this works and prints the desired results
list_results <- map(dflist,my_fun, choice= "disp")

1 回复 | 直到 6 年前

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Mirabilis 7 年前

修复上述代码需要三件事:

添加 choice 作为函数中的参数。
x <-
使用 tidyeval 使“选择”论据起作用。

my_fun <- function(x, choice) 

{x %>%
summarise(`sum of mpg` = sum(mpg), 
          `sum of cyl` = sum(cyl),
          `sum of choice` = sum(!!choice))}

list_results <- map(dflist, my_fun, choice = quo(disp))

如果您想保持在dataframe/tible中,那么使用 nest 创造 list-columns 可能会有帮助。

mtcars2$group <- sample(c("a", "b", "c"), 32, replace = TRUE)
mtcars2 %>% 
    as_tibble() %>% 
    nest(-group) %>% 
    mutate(out = map(data, my_fun, quo(disp))) %>% 
    unnest(out)