Question

我在这里尝试做的是将dplyr :: select（）语义引入提供给dplyr :: mutate（）的函数中。以下是一个最小的例子。

dat <- tibble(class = rep(c("A", "B"), each = 10),
              x = sample(100, 20),
              y = sample(100, 20),
              z = sample(100, 20))

.reorder_rows <- function(...) {
    x <- list(...)
    y <- as.matrix(do.call("cbind", x))
    h <- hclust(dist(y))
    return(h$order)
}

dat %>%
    group_by(class) %>%
    mutate(h_order = .reorder_rows(x, y, z))

##    class     x     y     z h_order
##   <chr> <int> <int> <int>   <int>
## 1      A    85    17     5       1
## 2      A    67    24    35       5
## ...
## 18     B    76     7    94       9
## 19     B    65    39    85       8
## 20     B    49    11   100      10
## 
## Note: function applied across each group, A and B

我想做的是：

dat %>%
    group_by(class) %>%
    mutate(h_order = .reorder_rows(-class))

这一点很重要的原因是当dat有更多变量时，我需要能够从函数的计算中排除分组/特定变量。

我不确定如何实现这一点，但在某种程度上使用.reorder_rows函数中的select语义可能是解决此问题的一种方法。

Answer 1

对于这种特殊的方法，您应该按类嵌套和不需要（使用tidyr）而不是按类分组：

library(tidyr)
library(purrr)

dat %>%
  nest(-class) %>%
  mutate(h_order = map(data, .reorder_rows)) %>%
  unnest()

顺便提一下，请注意虽然这适用于您的功能，但您也可以编写一个直接采用数据框的较短版本：

.reorder_rows <- function(x) {
  h <- hclust(dist(as.matrix(x)))
  return(h$order)
}

在dplyr :: mutate函数中使用dplyr :: select语义

1 个答案: