Question

我有一个父数据集，它嵌套了多个数据集（即每个单元格都是一个tibble的tibble），我想要每个数据集，找到每个组的行数。使用单个数据集的标准方法就是group_by(var) %>% mutate(nrow=n())。

但是现在我对多个map()调用的数据集执行此操作，看起来n()调用是指map()进行的（隐式）分组，而不是显式分组在我group_by的本地数据集中？

单个数据集的标准方式，n()返回50：

iris %>%
  group_by(., Species) %>%
  mutate(nrow=n())

数据集数据集：

 df <- data_frame(name=c("a", "b"), Data=list(iris, iris))
 df2 <- df %>%
          mutate(Data2=map(Data, ~group_by(., Species) %>%
                 mutate(nrow=n()) %>%
                 ungroup()))

但现在n()返回了2？

df2[1,]$Data2[[1]]

Answer 1

如果您在checkBox1.AutoSize = false; checkBox1.CheckAlign = System.Drawing.ContentAlignment.MiddleRight; checkBox1.TextAlign = System.Drawing.ContentAlignment.MiddleLeft;之外定义函数，它可以正常工作（我假设这个输出就是你想到的......）

mutate

Answer 2

自版本0.7.0以来可用的另一个选项是使用add_count()，它不会与map()冲突，并且无论如何都会简化代码：

# standard case:
iris %>%
  add_count(Species)

## df of df:
df2 <- df %>%
  mutate(Data2=map(Data, ~add_count(., Species)))

dplyr + purr：n（）是指map（）组，而不是本地组？

2 个答案: