在dplyr中由多个组引导

时间:2017-03-23 20:51:14

标签: r dplyr broom

我正试图以一种整洁的方式引导由多个变量分组的双变量相关性。到目前为止我已经:

paks <- c('dplyr','tidyr','broom')
lapply(paks, require, character.only=TRUE)
set.seed(123)

df <- data.frame(
  rep(c('group1','group2','group3','group4'),25),
  rep(c('subgroup1','subgroup2','subgroup3','subgroup4'),25),
  rnorm(25),
  rnorm(25)
)
colnames(df) <- c('group','subgroup','v1','v2') 

cors_boot <- df %>%
  group_by(., group,subgroup) %>% 
  bootstrap(., 10) %>% 
  do(tidy(cor.test(.$v1,.$v2)))
cors_boot

这将成功运行10次重复,但不会保持group_by条件。任何帮助将不胜感激。

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

一种选择是利用嵌套的tibbles(使用来自tidyr的nest())并使用purrr包中的函数进行迭代。这是一个例子:

df %>% 
  nest(-group, -subgroup) %>% 
  mutate(cors_boot = map(data, ~ bootstrap(., 10) %>% do(tidy(cor.test(.$v1,.$v2))))) %>% 
  unnest(cors_boot)
#> # A tibble: 40 × 11
#>     group  subgroup replicate   estimate statistic    p.value parameter
#>    <fctr>    <fctr>     <int>      <dbl>     <dbl>      <dbl>     <int>
#> 1  group1 subgroup1         1 0.30199080 1.5192285 0.14233305        23
#> 2  group1 subgroup1         2 0.24782068 1.2267744 0.23231801        23
#> 3  group1 subgroup1         3 0.05697887 0.2737057 0.78675375        23
#> 4  group1 subgroup1         4 0.14141925 0.6851084 0.50012255        23
#> 5  group1 subgroup1         5 0.14769543 0.7161768 0.48109119        23
#> 6  group1 subgroup1         6 0.23407050 1.1546390 0.26009439        23
#> 7  group1 subgroup1         7 0.09388988 0.4522780 0.65530564        23
#> 8  group1 subgroup1         8 0.38602977 2.0068956 0.05665478        23
#> 9  group1 subgroup1         9 0.20248790 0.9916399 0.33169177        23
#> 10 group1 subgroup1        10 0.27430083 1.3679706 0.18453909        23
#> # ... with 30 more rows, and 4 more variables: conf.low <dbl>,
#> #   conf.high <dbl>, method <fctr>, alternative <fctr>

请注意,数据设置完全相同,只是加载了purrr包:

paks <- c('dplyr','tidyr','broom','purrr')
lapply(paks, require, character.only=TRUE)
set.seed(123)

df <- data.frame(
  rep(c('group1','group2','group3','group4'),25),
  rep(c('subgroup1','subgroup2','subgroup3','subgroup4'),25),
  rnorm(25),
  rnorm(25)
)
colnames(df) <- c('group','subgroup','v1','v2') 

除此之外,如果他们对你不熟悉,我会在一些博客文章中写一些关于嵌套文本的内容。例如,here

答案 1 :(得分:2)

bootstrap函数之后,它似乎按引导replicates而不是groupsubgroup分组

df %>%
    group_by(group,subgroup) %>% 
    bootstrap(10, by_group=TRUE)
# Source: local data frame [100 x 4]
# Groups: replicate [10]

因此,您需要在bootstrap之后重新重新组合(请注意,v1中的v2df已被回收,因此从{{1}返回的值} cor.testgroup的每个组合都相同。我在下面的示例中更改了subgroupv1作为完整性检查)

v2