Question

我试图根据第三个变量对该变量的每个子组中的变量的因子级别进行重新排序，但我得到了一个错误。

我发现如果没有上下文，这有点难以理解，所以我使用gapminder数据集来说明。在这里，我想根据country变量的大小重新排序continent变量的每个类别中pop变量的因子级别：

library(gapminder)
library(tidyverse)
library(forcats)

gapminder %>% 
    filter(year == 2007) %>% 
    group_by(continent) %>% 
    nest() %>% 
    mutate(newdata = map(data, fct_reorder, country, pop)) %>% 
    unnest(newdata)

Error in mutate_impl(.data, dots) : 
`f` must be a factor (or character vector).

我做错了什么？

Answer 1

我现在不是forcats及其fct_*函数，我四处寻找，并没有找到实现目标的方法。但是我们可以用以下方式获得它

library(gapminder)
library(tidyverse)

gapminder %>% 
  filter(year == 2007) %>% 
  group_by(continent) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(newdata = map(data, ~{
    .x$country <- reorder(.x$country, order(.x$pop, decreasing = TRUE))
    .x
    })
  ) -> res
res
#> # A tibble: 5 × 3
#>   continent              data           newdata
#>      <fctr>            <list>            <list>
#> 1      Asia <tibble [33 × 5]> <tibble [33 × 5]>
#> 2    Europe <tibble [30 × 5]> <tibble [30 × 5]>
#> 3    Africa <tibble [52 × 5]> <tibble [52 × 5]>
#> 4  Americas <tibble [25 × 5]> <tibble [25 × 5]>
#> 5   Oceania  <tibble [2 × 5]>  <tibble [2 × 5]>

我们可以验证因子水平确实发生了变化：

lapply(res$newdata, function(x) as.numeric(x$country))
#> [[1]]
#>  [1]  5  7  8 23  3 12 24 31  9 30 15 20  1 21 25 10 18 14 29 33 27 28  4
#> [24]  6 11 13 26 32 17 22 19 16  2
#> 
#> [[2]]
#>  [1] 11 29 10 30 16 26 20 22 18 12 21  3  7 23 13 27  2 28  5  8 24  9 19
#> [24]  4  6 15  1 25 17 14
#> 
#> [[3]]
#>  [1] 37 15 18 11 44 45 47 24 33  1 50 21 34 28 13  7  5 29 36  2 52 41 30
#> [24] 51 49  9 22 43 39  6  3 42 27 48 17  8 12 31 26 35 25 20  4 23 19 32
#> [47] 46 38 10 16 14 40
#> 
#> [[4]]
#>  [1] 23  3 16  6  1  4 20 25  5 10 12  8  9  2 13 14 11 19 17  7 21 24 18
#> [24] 15 22
#> 
#> [[5]]
#> [1] 1 2

在此之后，您无法unnest，因为国家/地区因素列表＆＃39;每个continent会与其他人发生冲突：

res %>% 
  select(-data) %>% 
  unnest() -> res2
sapply(res2$country, as.numeric)
#>   [1]   5   7   8  23   3  12  24  31   9  30  15  20   1  21  25  10  18
#>  [18]  14  29  33  27  28   4   6  11  13  26  32  17  22  19  16   2  34
#>  [35]  39  40  43  46  60  62  63  72  73  76  78  84  85  86  87  99 103
#>  [52] 108 112 113 116 120 122 123 126 129 130 135 137  35  36  41  44  47
#>  [69]  48  49  51  52  55  56  57  59  64  67  69  70  71  74  75  77  80
#>  [86]  81  89  90  91  92  93  94  95  96  97 100 101 102 106 107 115 117
#> [103] 118 119 121 124 125 127 128 131 132 134 136 141 142  37  42  45  50
#> [120]  53  54  58  61  65  66  68  79  82  83  88  98 105 109 110 111 114
#> [137] 133 138 139 140  38 104

我认为它们会按顺序重新排序。

使用purrr :: map和forcats :: fct_reorder按每个子组重新排序因子级别

1 个答案: