Question

我试图编写一个执行split-apply-combine的函数，其中split split（s）是参数，并且 - 重要的是 - 可以接受空分割。例如，在数据子集或整个数据集上运行统计信息。

somedata=expand.grid(a=1:3,b=1:3)

somefun=function(df_in,grpvars=NULL){

  df_in %>% group_by_(.dots=grpvars) %>% nest() %>%
    mutate(X2.Resid=map(data,~with(.x,chisq.test(b)$residuals))) %>%
    unnest(data,X2.Resid) %>% return()

}

somefun(somedata,"a") # This works
somefun(somedata) # This fails

null条件失败，因为nest（）似乎需要一个变量来嵌套，而不是将整个df嵌套到1x1 data.frame中。我可以通过以下方式解决这个问题：

somefun2=function(df_in,grpvars="Dummy"){

  df_in$Dummy=1
  df_in %>% group_by_(.dots=grpvars) %>% nest() %>%
    mutate(X2.Resid=map(data,~with(.x,chisq.test(b)$residuals))) %>%
    unnest(data,X2.Resid) %>%
    select(-Dummy) %>% return()

}

somefun2(somedata) # This works

但是，我想知道是否有更优雅的方法来解决这个问题，而不需要虚拟变量？

Answer 1

嗯，这种行为对我来说有点令人惊讶。虽然修复很简单：您只需要确保嵌套everything()：

somefun3 <- function(df_in, grpvars = NULL) {
  df_in %>% 
    group_by_(.dots = grpvars) %>% 
    nest(everything()) %>% 
    mutate(X2.Resid = map(data, ~with(.x, chisq.test(b)$residuals))) %>%
    unnest()
}
somefun3(somedata, "a")
somefun3(somedata)

两者都有效。

获取tidyr :: nest（） - ＆gt; purrr：map（）工作流程适用于没有分组var的特殊情况

1 个答案: