将名称分配给dplyr的列表输出执行操作

时间:2014-02-24 14:53:09

标签: r dplyr

dplyr 中的do函数通常会生成列表。是否有办法根据do的输入为该列表指定名称?具体来说,我传递group_by结果,并希望列表的名称可以指示列表元素对应的组。

以下是我想要实现的玩具示例:

> it = data.frame(ind=c("a","a","b","b","c"),var1=c(1,2,3,4,5), var1=c(2,3,4,2,2))
> group_by(it,ind)%.%summarise(min(var1))
Source: local data frame [3 x 2]

  ind min(var1)
1   c         5
2   b         3
3   a         1

现在使用do

执行此操作
> do(group_by(it,ind),function(x)min(x[,"var1"]))
[[1]]
[1] 5

[[2]]
[1] 3

[[3]]
[1] 1

理想情况下,名称应为c("c","b","a")

这可能吗?为什么 dplyr 会逆转群组的排序?请注意,在我的情况下,do操作的结果是lm对象。

编辑:评论要求提供真实的例子,这就是我的想法。我根据数据(虚拟代码)拟合模型:

res <- do(group_by(data,Index),lm,formula=y~x)

现在我想做各种各样的事情,比如

sapply(res,coef)

所以我想将结果与原始数据集联系起来,在本例中是系数对应的Index

编辑2:使用dlply功能可以实现所需的行为:

dlply(it,~ind,function(d)min(d[,"var1"]))

$a
[1] 1

$b
[1] 3

$c
[1] 5

attr(,"split_type")
[1] "data.frame"
attr(,"split_labels")
  ind
1   a
2   b
3   c

我正在研究是否可以使用dplyr复制此行为,最好是干预最少。

2 个答案:

答案 0 :(得分:4)

试试do.grouped_df的这个标记版本:

do2 <- function (.data, .f, ...) {
    if (is.null(attr(.data, "indices"))) {
        .data <- dplyr:::grouped_df_impl(.data, attr(.data, "vars"), 
            attr(.data, "drop"))
    }
    index <- attr(.data, "indices")
    out <- vector("list", length(index))
    for (i in seq_along(index)) {
        subs <- .data[index[[i]] + 1L, , drop = FALSE]
        out[[i]] <- .f(subs, ...)
    }
    nms <- as.character(attr(.data, "labels")[[1]])
    setNames(out, nms)
}

library(gusbfn)

it %.% group_by(ind) %.% do2(function(x) min(x$var1))

给出:

$a
[1] 1

$b
[1] 3

$c
[1] 5

它也可以与gsubfn包中的fn$结合使用,以便稍微缩短它:

library(dplyr)
library(gsubfn)

it %.% group_by(ind) %.% fn$do2(~ min(x$var1))

给出相同的答案。

答案 1 :(得分:1)

您可以在函数中创建data.frame:

 mods <- do(group_by(it,ind),function(x)
        data.frame(it=unique(as.character(x$ind)),val=min(x$var1)))

然后:

do.call(rbind,mods)
  it val
1  a   1
2  b   3
3  c   5

修改

 mods <- do(group_by(it,ind),
      function(x) setNames(list(min(x$var1)),unique(as.character(x$ind))))

unlist(mods,rec=FALSE)
$a
[1] 1

$b
[1] 3

$c
[1] 5