Question

我正在试验dplyr，tidyr和purrr。我有这样的数据：

library(tidyverse)

set.seed(123)
df <- data_frame(X1 = rep(LETTERS[1:4], 6),
                 X2 = sort(rep(1:6, 4)),
                 ref = sample(1:50, 24),
                 sampl1 = sample(1:50, 24),
                 var2 = sample(1:50, 24),
                 meas3 = sample(1:50, 24))

现在dplyr非常棒，因为我可以执行mutate_at()之类的操作来同时操作多个列。 e.g：

df <- df %>% 
  mutate_at(vars(-one_of(c("X1", "X2", "ref"))), funs(first = . - ref)) %>% 
  mutate_at(vars(contains("first")),  funs(second = . *2 ))

和tidyr允许我将数据的子集嵌套在一列中作为子表：

df <- df %>% nest(-X1)

并感谢purrr我可以在保留嵌套列中的原始数据的同时汇总这些子表：

df %>% mutate(mean = map_dbl(data, ~ mean(.x$meas3_first_second)))

如何使用purrr和mutate_at()生成多个摘要列（在每个嵌套子表中使用不同（但不是全部）列的方式）？

在这个例子中，我想用每个列的平均值加上“second”这个词。我曾希望这会产生一个新的嵌套列，然后我可以unnest()但它不会工作

df %>% mutate(mean = map(data, ~ mutate_at(vars(contains("second")),
                                           funs(mean_comp_exp = mean(.)))))

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

@aosmith的评论是正确和有用的另外我意识到我需要使用summarise_at()而不是mutate_at()这样：

df %>% 
    mutate(mean = map(data, ~ summarise_at(.x, vars(contains("second")),
                                               funs(mean_comp_exp = mean(.) )))) %>%
    unnest(mean)

在嵌套数据框列上使用mutate_at（）生成多个未通过的列

1 个答案: